《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践,并分享各种案例,涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者,更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦,更加学术,更加深入,也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的,系统安全也是块硬骨头,但我也试试,看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度,漫漫长征路,偏向虎山行。享受过程,一起加油~
据报道,在世界范围内,每年因恶意软件攻击造成的损失超过100亿美元,并且还在不断增加。尽管网络安全机制在不断的升级,但恶意软件层出不穷,仍然是黑客攻击的利器。
这是在github上找到的做恶意软件分析的资料,已经非常全面了,希望对做恶意软件检测的同学有帮助。
任何事物都具有其两面性——AI 技术在快速发展,为千行百业带来积极变革的同时,也被不法分子利用。
“授人以鱼不如授人以渔”,为了提升黑盒模型的透明度,提升模型在高度动态网络环境下的鲁棒性、可维护性,我们通过无监督学习、可解释人工智能(eXplainableAI, XAI)、字符序列相似性分析等方法,实现了自动化的攻击特征提取工具——XAIGen。目前,XAIGen项目已经开源,项目地址为https://github.com/oasiszrz/XAIGen,项目开源信息可见前文《XAIGen:自动化攻击特征提取的项目开源啦》。
导读 随着手游产业不断发展,外挂的功能越发多样。加速挂、自瞄挂、穿墙挂、长腿挂……这些名词看似简单易懂,却是游戏厂商都忌惮的“麻烦制造机”。对此,腾讯云联合腾讯游戏安全团队,正式发布手游安全 MTP 服务,为游戏厂商提供一站式移动游戏安全解决方案,为7亿游戏玩家提供安全稳定的游戏环境。 覆盖30万+外挂样本 MTP 狙击恶意外挂 目前,手游中的恶意外挂种类繁多。尤其在 FPS、RPG 类游戏中,存在各种内存修改、变速、修改战力、生命值等外挂行为。这些恶意外挂在手游中肆虐,给游戏厂商和玩家都带来了极大的伤
依据Wiki百科的介绍,ChatGPT是一种尚处于原型阶段的人工智能聊天机器人。ChatGPT由OpenAI公司在2022年11月30日发布。在同样由OpenAI开发的GPT-3.5模型基础上,ChatGPT通过监督学习与强化学习技术进行微调,并提供了客户端界面,支持用户通过客户端与模型进行问答交互。ChatGPT不开源,但通过WebUI为用户提供免费的服务。
很多关注cleanmymac这款软件的小伙伴就问了,clcleanmymac这个软件怎么样?cleanmymac软件还是非常不错的它可以流畅地与系统性能相结合清理我们电脑中的垃圾缓存还是非常好用的。
对于传统的人工智能来说,这不是一件容易事。主流的深度学习神经网络,可能需要设置上亿个参数,训练数十万次,才能辨别出猫和狗的区别,更不用说更为陌生的气味识别领域。但是,即便对于一个几岁的婴孩来说,他们辨认动物、识别气味只需要几次就够了。
来自 | FreeBuf.COM · 参考来源 | Securelist · 编译 | Avenger 机器学习已经渗透到了人类活动的所有领域,它不仅在语音识别、手势识别、手写识别和图像识别上起着关键的作用,这些领域如果没有机器学习在现代医学、银行、生物信息和存在任何质量控制的行业中都是一个灾难。甚至机器没有学习和生成的能力,连天气预报都无法做出。但是此时我想澄清一些问题——关于机器学习在网络安全领域的使用中存在的一些误解。 误解一 网络安全中的机器学习是新鲜玩意 由于某
机器学习已经渗透到了人类活动的所有领域,它不仅在语音识别、手势识别、手写识别和图像识别上起着关键的作用,这些领域如果没有机器学习在现代医学、银行、生物信息和存在任何质量控制的行业中都是一个灾难。 甚至机器没有学习和生成的能力,连天气预报都无法做出。但是此时我想澄清一些问题:关于机器学习在网络安全领域的使用中存在的一些误解。 误解一:网络安全中的机器学习是新鲜玩意 由于某种原因,在网络安全中的人工智能技术变成了过去流行的东西。如果你没有长期关注过这个主题,你可能会认为这是新的东西。 一些场景:第一个机器学习算
2023年4月的某一天,腾讯安全专家Leo正在为某家医院的重保防护做第一轮的安全风险排查。
从互联网诞生开始,网络犯罪一直是骗子利润丰厚的生意。尽管我们在安全性方面取得了进步,例如生物识别技术,以及如区块链之类的更有希望的安全技术成为趋势,但是道高一尺魔高一丈,黑客和犯罪分子始终领先于我们一步。这就是我们必须了解骗子用来窃取你辛苦挣来的钱的常用方式的原因,然后我们就可以防范于未然。
VirSCAN.org 是一个非盈利性的免费为广大网友服务的网站,它通过多种不同厂家提供的最新版本的病毒检测引擎对您上传的可疑文件进行在线扫描,并可以立刻将检测结果显示出来,从而提供给您可疑程度的建议。
机器之心整理 演讲者:Ian Goodfellow 参与:吴攀、李亚洲 面向开发者的世界上最大的人工智能主题在线演讲与对话大会 AI WITH THE BEST(AIWTB)于 2017 年 4 月 29-30 日在 AIWTB 官网上通过在线直播的方式举办。作为第三届 AI WITH THE BEST 华语社区独家合作伙伴,今年线上大会机器之心有免费赠门票资格。在此前的问题征集赠票活动中,我们从读者提问中选出了 1 个高质量问题并赠送了参会票。 在本文中,机器之心对这次对话大会上 Ian Goodfell
源 / medium.com 译 / 36氪-YuanYi 编者按 对许多程序员来说,给苹果开发应用,多少都要经历一些坑。近日,苹果又在开发者网站上发出通知,自2018年7月起,应用商
反欺诈(羊毛盾)API 是一种用于识别和防范各种欺诈行为的技术解决方案。它可集成到各种应用程序和平台中,通过手机号码、手机IP进行异常检测,达到防范恶意注册、虚假评论、虚假交易等欺诈行为的目的。
上月底,权威科学杂志Nature发表了一篇关于谷歌人工智能程序AlphaGo击败欧洲围棋冠军的文章,其中介绍了AlphaGo程序的细节,它实际上是一个结合了深度学习与树搜索(tree-search)的程序。虽然,对弈发生于去年十月,但还是在网络及朋友圈引起不小轰动:人类智力最后的骄傲崩塌了吗? 在对问题进行肯定或否定的回答前,我们先来了简单了解一下这些概念。 FreeBuf百科:什么是人工智能、机器学习和深度学习 图片来源:《从机器学习谈起》 人工智能 AI 作为计算机学科的一个分支,按字面理解,
在这个特殊的新年,为了最大限度减少人员流动聚集,很多企业选择“云开工”模式,但远程办公虽然保障了“人身安全”,却存在一定的“信息安全”风险,涉及员工异地访问的身份识别、多地分散的终端安全防护、越权操作等问题,事关企业的核心数据资产安全。
这个项目是一个多合一的黑客工具,主要功能包括:匿名隐藏工具、信息收集工具、字典生成器、无线攻击工具、SQL 注入工具等。该项目的核心优势和关键特点有:
网络安全领域的独特对抗属性给人工智能应用落地带来了重重困难,但我们并不认为这最终会阻碍人工智能成为网络安全利器。我们尝试分析了人工智能在网络安全应用里的潜在困难,并试着解决它们。
当被问及“目标是如何感染恶意软件的?”我们的答案几乎总是一样的:(鱼叉式)网络钓鱼!当然也会有例外,因为我们会时不时地遇到远程代码执行(RCE)漏洞,或者如果攻击者已经在网络上,他们会使用PsExec之类的工具。但即便如此,大多数时候的感染途径确实是网络钓鱼。 不过,即便恶意行为者仍将电子邮件作为主要感染媒介,但也不应排除其他方法。恶意软件开发人员正在不断更新他们的传播方式。为了更好地识别和预防恶意软件攻击,接下来,我们为大家总结了一些罕见的恶意软件感染和传播路径。 Black Basta:一种新的传播
一、引言 随着人工智能(artificialintelligence, 简称AI)的技术突破,现今的计算技术可从大数据平台中挖掘出有价值的信息,从而为人们在决策制定、任务执行方面提供建议对策与技术支持,将专业分析人员从复杂度高且耗时巨大的工作中释放。 企业与用户每天面临各种安全威胁,无论是钓鱼邮件中的恶意链接还是恶意软件的非法操作等,日新月异的攻击手段给用户安全带来了极大的困扰,造成了严重的安全威胁。由于现有的检测技术与防御系统已渐渐无法应对多变的挑战,而以机器学习(machinelearning,简称ML
点击头图可进入「腾讯云AI体验中心」免费体验 一张个人照片、一副“特制”眼镜,就可以刷脸解锁并操作你的手机,你相信吗? 今年上半年,来自清华大学的一个AI研究团队就披露了一项新的研究成果:研究人员通过对抗样本攻击,破解了19款手机的人脸识别解锁系统,简单地说就是把人像照片加上特殊“花纹”即可骗过人脸识别。 据了解,攻击测试人员成功解锁手机后,可以任意翻阅机主的微信、信息、照片等个人隐私信息。 细思极恐的是,在掌握了受害者的姓名、身份证号、手机号等个人信息后,研究人员甚至可以冒用受害者身份完成银行开
当我们在享受AI技术带来的便捷与高效的同时,是否考虑过技术漏洞带来的严重后果?试想如果有人恶意利用AI技术去干扰IT系统的正常工作,结果会有多可怕呢?
近年来,随着机器学习、深度学习等人工智能技术的迅猛发展,其在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域已经得到大规模应用,可以为传统方法很难解决或无法适用的问题提供有效的方案,也已经成为网络安全领域中的热门研究方向,比如将人工智能应用于恶意加密流量的检测就是一种行之有效的方法。
随着深度学习的发展,各行各业都在考虑将相关新技术引入业务场景中,网络安全领域也不例外。近一段时间以来,很多网络安全公司都尝试用神经网络去检测病毒、发现程序后门等,而一些数据公司也使用了神经网络发现和检测恶意爬虫程序。但是,神经网络真的在软件层面上是安全吗?
随着深度学习的发展,各行各业都在考虑将相关新技术引入业务场景中,网络安全领域也不例外。近一段时间以来,很多网络安全公司都尝试用神经网络去检测病毒、发现程序后门等,而一些数据公司也使用了神经网络发现和检测恶意爬虫程序。但是,神经网络真的在软件层面上是安全吗?今日的 GitHub 趋势榜上有一个「骇入神经网络指南」项目。作者提供了一系列教学资料和代码,告诉了我们黑客会怎样对神经网络发起攻击。和对抗样本攻击不同,这些攻击都是从软件层面进行的,和使用对抗样本混淆模型能力的攻击不同。
反欺诈(羊毛盾)反机器欺诈 API,是一种基于大数据分析和模型产品的技术,通过输入手机号、手机 IP 地址进行检测,帮助客户识别大量存在恶意的账号。
随着互联网的快速发展,欺诈行为不断演变和扩大,涉及的领域也越来越广泛。虚假账户注册、刷单、恶意评论、虚假广告等欺诈手段成为一些不法分子获取利益的途径。这些行为不仅损害了用户的利益,也对在线平台的声誉和可信度造成了威胁。为了解决这一问题,反欺诈技术应运而生。
2023年6月的一天,A公司的安全运维老张正在加班加点进行最后的红蓝演练防守,突然收到了一条反弹Shell高危命令告警。
一方面,从网约车刚起步初期的伪造订单到现在的刷分服务,黑灰产便一直伴随着网约车。从乘客端到司机端,黑灰产几乎无孔不入。
作为腾讯云原生的防火墙,支持云环境下的SaaS化一键部署,性能可弹性扩展,为企业用户提供互联网边界、VPC 边界的网络访问控制;同时基于流量嵌入威胁情报、入侵防御系统(IPS)等多种安全能力,打造云上的流量安全中心和策略管控中心,保障企业云上资产与业务安全。
近年来,伴随数字产业化规模壮大,产业数字化转型加快,新业态新模式不断涌现。数字产品作为产业升级的重要基石,数字环境的日益复杂使其面临的安全问题与威胁环境呈现出了新的特征和形式。由应用、小程序、固件设备等载体漏洞导致的信息泄露、经济损失等安全事件屡见不鲜,对企业的生产经营带来了重大影响。 腾讯WeTest质量云平台基于丰富的安全实战经验和创新技术,通过在实践中不断学习迭代,对旗下系列安全产品服务进行了全线升级,从固件安全、应用安全、小程序安全及内容安全多个维度出发,提供代码加固、安全扫描、渗透测试、图文检测等
俗话说得好,“常在网上走,哪有不验证”。我们爱也好恨也罢,每天谁不抓耳挠腮输入几个验证码呢?然而验证码说到底是一种被动防御的对策,今天我们快速梳理梳理验证码从无到有的发展历程,并且介绍一种思路非常前沿的黑科技,改被动为主动、如丝般顺滑的:不验证的验证码——无感验证。一、 为什么要验证验证码是为了反垃圾。早在90年代,雅虎邮箱就频频遭到机器产生的大量垃圾邮件骚
过年前网站推出一个叫“网藤杯智能安全机器人养成计划”的活动,刚开始以为是一个养蛙类型的活动,研究过后发现,这是一个上传数据拿奖品的活动,看着礼品还挺诱人的,作为薅羊毛专业户,我必须吐槽一把了…… 看看
ChatGPT是一个强大的人工智能聊天机器人,它使用大量的数据收集和自然语言处理与用户“交谈”,感觉像是和正常的人类对话。它的易用性和相对较高的准确性让用户可以利用它做任何事情,从解决复杂的数学问题,到写论文,创建软件和编写代码,以及制作令人着迷的视觉艺术。
电脑系统垃圾太多,影响使用效率,有哪些好用的mac系统垃圾清理工具值得入手呢?小编整理的几款简单好用的分享给大家,需要的拿走,小白必备,mac系统垃圾清理工具分享。
推广大使应在腾讯云推广许可范围内,使用正当的手段方式进行推广,不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为,包括但不限于:
Malcom这款工具可分析系统内的网络通信流量,并以图形化的形式将流量分析情况提供给用户,分析结果中将包含已知的恶意软件源,而这些信息将有助于安全研究专家对特定的恶意软件进行分析。
4 月 7 日,来自清华的 RealAI(瑞莱智慧)发布了 RealSafe 人工智能安全平台,随之推出的测试结果令人惊讶:通过平台对微软、亚马逊云服务的人脸比对演示平台进行测试显示,基于 RealSafe 平台生成的对抗样本「噪音」能够极大干扰两大主流人脸比对平台的识别结果。
对于我们程序员来说,使用爬虫技术是我们常用的采集数据手段之一,它可以帮助我们自动化地从互联网上获取各种数据,包括文本、图片、音频、视频等。
② 云安全产品使用教程:基于以上五款产品,分享使用的相关教程,如云防火墙访问控制规则设置、入侵防御规则设置实践。
你的新手机不错,借我刷一下脸? 人脸识别技术在智能手机上已经是标配,今天的我们刷脸解锁、刷脸支付就像吃饭喝水一样自然,以至于疫情期间戴口罩无法解锁手机时,我们会感到很不习惯。 在享受便利的同时,却鲜有用户去关心安全问题。虽然手机厂商往往会在发布手机的时候宣称「破解人脸识别的几率低至百万分之一」,但双胞胎解锁对方手机的事情仍然偶尔会上新闻。 最近一段时间,来自清华的 RealAI(瑞莱智慧)向我们展示了一项更为简单的攻击技术…… 在一副眼镜的攻击下,19 款使用 2D 人脸识别的国产安卓手机无一幸免,全部被快速破解。 具体来说,RealAI 团队选取了 20 款手机做了攻击测试,覆盖不同价位的低端机与旗舰机。
这还只是一个苗头,底部另有彩蛋 双十一临近,小编先自爆早几年前还是剁手一族时候的一个小故事,虽然现在跟剁手一族也没什么多大的区别。 年少时,课程比较少,与几个室友,看到优惠就点击,看到促销就抢购,遇到双十一还找人代替抢购,只需花10-20元不等就可以请专业刷单代抢成功抢到价值上百元的东西,不到五分之一的价格,很是划算(当然随着这个行业的壮大,也有被骗的时候:)) 由几百到几百万 那个时候不懂商家的业务安全,不知电商行业老板、O2O行业老板、P2P行业老板、游戏行业老板、支付行业老板们的苦水,天真的以为既然是
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