简介 许多安全人员都热衷于恶意软件的逆向工程。在本文中我将教大家设置一个自己的Dionaea蜜罐，来协助我们恶意软件样本的收集工作。...Dionaea 蜜罐的设计目的是诱捕恶意攻击，获取恶意攻击会话与恶意代码程序样本。...因此，他们可能也不会允许你在他们的服务器上收集恶意软件样本。 AWS设置 现在我们开始设置AWS实例。...该文件用于指定你的恶意软件/二进制文件的位置，以及侦听的接口和端口。你可以保留这些默认值，但请记住，日志文件会变大。 就比如我恶意软件大约1个G但却有19G的日志。 ?...因此，你会收集到更多的恶意软件。我们可以通过services-available和services-enabled目录来切换这些设置。
考虑到安全测试人员，更重要的是恶意攻击者，大量使用Cobalt Strike平台，识别Cobalt Strike服务器连接到企业网络资产的必要性是显而易见的。...安全公司Fox-IT于2019年2月26日发布了关于Cobalt Strike服务器的研究，该研究不仅提供了细节和如何识别3.13版本之前的服务器（对应HTTP响应中额外的空字符），还包括从Rapid7...由于 Windows 上的其他普普通通的应用程序也使用相同的套接字，因此，我们很难识别其中的恶意通信。...因此，如果结合 ja3+ja3s，就能够识别这种恶意通信，而不用考虑目的地 IP、域名或证书等细节信息。...JARM是一个主动TLS服务端指纹工具，主要用途如下： 快速验证一组TLS服务器是否使用相同的TLS配置； 通过TLS配置划分TLS服务器，并识别可能归属的公司； 识别网站默认的应用或基础架构； 识别恶意软件
但是，如果我机智地把系统升级，加入人工智能模块，即所谓的深度学习技术，那么即使手指出镜，这瓶液体也可以被识别出来。 深度学习，就像人们所熟知的神经网络，受到大脑激励，不断增强学习识别物体的能力。...以视觉识别为例，我们的大脑可以通过感官输入获得原始数据，同时进一步自主学习更高级别的特点。同样，在深度学习中，原始数据从深度神经网络中读取，凭此学习如何识别物体。...这些解决方案在一个虚拟的环境中执行恶意软件，以确定该文件是否恶意，而非检测运行时的行为指纹。 深度学习检测效果显著 使用人工智能侦测恶意软件的方法应运而生。...结合人工智能，打造更复杂的检测能力是网络安全解决方案演变之路上的最新一步。基于机器学习的恶意软件检测方法应用更详细的算法，根据手动工程的特点来判断一个文件的行为是恶意还是合法。...此外，恶意软件检测率仍然离100%识别很远。 人工智能的深度学习是机器学习的一个高级分支，也被称为“神经网络”，因为它与人类大脑的工作方式如出一辙。
现在社会中人们书写文字的机会几乎是很少的，不过平时依然需要接触到各种文字，还经常会用到智能识别文字这项技术，从图片或者其他地方寻找需要的文字，那么智能识别文字是如何实现的？智能识别文字识别率高吗？...智能识别文字是如何实现的？...智能识别文字属于人工智能中非常重要的领域之一，和图片识别的地位差不多，不过相对图片识别技术来说智能识别文字技术要成熟的多，毕竟文字的形体以及特征是更加明显的，那么智能识别文字是如何实现的？...智能识别文字在平时生活中大家也都接触过，很多人会问智能识别文字识别率高吗？文字识别率和识别的软件以及应用的技术有很大关系，现在技术最为先进的智能识别文字软件识别率能高达99.8%以上。...以上就是关于智能识别文字的文章内容，相信大家对于智能识别文字有一定的了解了，智能识别文字技术在现在很多行业中应用都是比较广泛的，由此也能看出智能识别文字技术的前景是非常好的。
在这篇论文中，我们提出了通过逐渐利用未标注样本，来解决单标注样本（one-shot）情况下的视频行人重识别问题（video-based person re-ID）。...如何去利用未标注样本 ? 如图，我们一开始用有标注的数据来初始化训练 CNN 模型，之后在每一次循环中我们（1）挑选可信的 pseudo-labeled 数据 2....这里有两个值得注意的点： （1）如何决定每次选取多少 pseudo-labeled 数据做训练 我们用一种动态测量，逐渐增加选取的样本。...pseudo-labeled 样本量的增长速度对模型最终性能的影响十分显著。 （2）如何去给一个未标注数据分配 pseudo label 并量化其可信程度？...算法实际选出来的样本如何？ 我们的方法在 MARS 和 DukeMTMC-VideoReID 这两个大规模的视频行人重识别数据集上都取得了极大的提高。
DotNet-MetaData是一款针对.NET恶意软件的安全分析工具，该工具专为蓝队研究人员设计，可以帮助广大研究人员轻松识别.NET恶意软件二进制源代码文件中的元数据。...样本规则 项目提供的「sample rules」目录中包含了相关的检测样本规则，你可以根据自己的需求跟新和修改规则。
MultCheck是一款功能强大的恶意软件分析工具，广大研究人员可以直接使用该工具测试可疑目标文件是否具备恶意性，并检查目标文件是否被一个或多个反病毒引擎标记。
作者 | 小白 来源 | 小白学视觉 网络安全是现代社会最关心的问题之一，确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要，这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。...基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施，本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习，构建我们自己的人脸识别系统。...如果识别出正确的面部，则授予访问权限并且用户可以继续控制设备。完整代码将在文章末尾提供Github下载链接。 搭建方法 首先，我们将研究如何收集所有者的人脸图像。...2 个完全连接的层与激活一起用作 relu，即在样本通过展平层后的密集架构。...回调函数 在下一个代码块中，我们将查看面部识别任务所需的回调。
本文将主要探讨AI智能识别与PDF的结合，即文档版面分析部分，以及ComPDFKit Document AI 如何助力PDF轻松实现文档处理。 一、AI智能识别技术与PDF是如何结合的？...通过表格识别技术，对PDF文档中的表格结构和表格中的数据进行智能识别和提取。比如识别排版复杂的财务报表，快速提取财务报表中的数据信息。...通过AI智能识别技术可以自动识别和提取PDF文档中的数据，减少了用户后期重复编辑的时间和精力，大大地提升了用户的工作效率。...表格识别：支持识别表格区域，精准识别表格、段落、图表等文档物理对象，完整提取表格结构和表格内的数据信息；支持跨页表格的智能合并。...四、总结 本文主要介绍了AI智能识别技术与PDF的结合，AI智能识别技术对PDF文档处理的好处，以及ComPDFKit 的AI自动识别功能和优势。
网络安全是现代社会最关心的问题之一，确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要，这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。这是为了确保我们的隐私得到维护，只有真正的所有者才能访问他们的设备。...基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施，本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习，构建我们自己的人脸识别系统。...如果识别出正确的面部，则授予访问权限并且用户可以继续控制设备。完整代码将在文章末尾提供Github下载链接。 搭建方法 首先，我们将研究如何收集所有者的人脸图像。...2 个完全连接的层与激活一起用作 relu，即在样本通过展平层后的密集架构。...回调函数 在下一个代码块中，我们将查看面部识别任务所需的回调。
1 清华大学的RealAI 团队15分钟解锁19款手机 刚刚，清华大学的一条重大发现，利用人脸识别技术的漏洞，“ 15分钟解锁19个陌生智能国产手机 ”的事件，引发无数网友关注。...据介绍，虽然开发出核心算法的难度很大，但如果有黑客恶意开源这一算法，就会极大降低破解的难度。研究人员建议，人脸识别应用方可通过在认证过程中增加检验对抗样本的模块，来防范此类风险。...2）那么新的攻击方式是如何实现的？ 据介绍，RealAI 使用的整个破解过程物理上只用到三样东西：一台打印机、一张 A4 纸、一副眼镜框。...但广西法院近日公开的一份刑事判决书，不得不让人重新审视这个安全性， 判决书显示，2019年6月8日19时许，被告人黄某到柳州市一家二手手机店，欲在此店选购手机。...指纹识别相对安全， 指纹被分享的可能性比较小, 但目前也存在被各中App恶意采集的可能。 短信验证则更安全， 由于短信验证码具有一次一码，所以短信验证还是作为支付、用户注册环节中的重要手段。
天御能为你们做什么呢 腾讯云天御防刷服务，在原有组合策略的基础上实现了新一代智能防刷引擎，依托腾讯海量黑产数据提供的行为样本，通过组合矩阵最大程度的识别羊毛党的对抗行为。...通过腾讯云合作伙伴的实际验证，天御防刷服务的恶意识别率高于96%。...天御有活动防刷、注册保护、登录保护、消息过滤、图片鉴黄、验证码、反欺诈几大服务，其中天御活动防刷服务针对电商、O2O、P2P、游戏等不同行业的营销和支付场景的恶意行为，具备风险拦截和识别的能力。...天御已经为客户面临的十几种恶意场景提供了安全的服务保证，使得客户的优惠最终能够触达用户。 来不及了，快上车 双十一在即 入门、基础、增强三个版本 你需要哪个护驾？...来不及了，快上车 赶紧选购保平安吧 ?
大家知道我们最近在EasyCVR的AI智能技术方面下了比较大的功夫，近期一直在对智能识别做适配上的测试，待测试完毕即可上线，大家可以关注我们，获取我们最新的研发进度和测试进度。...由于AI识别是一个消耗工程量较大的进程，如果使用CPU进行AI识别则不会加速，并且还会产生非常卡顿的现象，效果很不理想，所以我们在考虑能否通过gpu加速AI识别。 首先查看电脑有没有gpu。...找到显卡的详细信息之后，我们就可以安装对应的python torch使用GPU来加速识别。不过在此之前要先安装英伟达的CUDA Toolkit来使用GPU加速，否则无法使用GPU。
其次，通过AI智能分析网关内的视频分析技术，当学生、教师进出时，自动完成抓拍比对人员身份信息、快速检测、无感识别，校门口学生可大量自由出入，无需排队等候，提高学生和教师的安全通行效率。...同时，利用车辆识别算法，实现车辆的有序进出管理，提升校园安全度。...2、校园内异常行为检测AI智能分析网关通过部署在教室、宿舍、操场、走廊等区域的摄像机采集的视频图像，可以实时识别、计算、分析学生的行为，如学生在运动、课间活动时出现跌倒、做出危险动作、打架斗殴等，设备会根据监测信息进行分析...通过对如天台、水井、强电房等危险地区进行安防布控，当AI智能分析网关识别有学生接近危险区域时，及时告警并推送消息给学校管理人员，有利于学校快速干预和处理。...4、校园内外危险防范AI智能分析网关可识别学校附近的人员逗留、人员徘徊、陌生人入侵等，并能及时将数据信息上传至学校进行告警，也可根据需要，在平台上设置可疑或危险人物“黑名单”，精准地防止危险人员靠近学校
Deep Instinct的学习方法将恶意软件样本分解为大量的小“碎片”，恶意软件从而可以进行映射，就像是基因组序列便是由成千上万更小的序列组合构成。...这些被“分解”的样本仍是二进制位字符串，用于训练神经网络进行系统地识别。在进行了数百万次计算之后，神经网络运行于一个GPU集群中，最终得出一个能够指向终点的静态神经网络结果。...Deep Instinct恶意软件识别率远超传统安全公司 Göttingen大学举行的对16000个恶意软件样本进行识别测试中，来自西门子CERT、Bit-Defender、McAfee、Trend（趋势科技...）、AVG、卡巴斯基、Sophos以及其他安全公司平均识别率为61%，而Deep Instinct对于恶意软件的识别率则高达98.86%。...一些恶意软件样本自主突变，而其功能并没有受到影响。PDF恶意软件的识别率是99.7%，可执行文件的检测率为99.2%。
自然，互联网上充斥着关于如何使用它来创建恶意软件的理论文章。ChatGPT的潜在恶意软件是什么?...有人推测ChatGPT可以做一些事情，比如创建恶意代码变体，查找恶意软件，并测试新的威胁是否可以使用基于人工智能的技术逃避检测。这还有待观察，但滥用人工智能的可能性肯定在增加。...使用ChatGPT创建恶意软件确实存在技术缺陷。这款聊天机器人只有2021年的数据。虽然它为创建恶意软件组件提供了快捷方式，但人工智能生成的组件很容易识别。...Morphisec打算测试ChatGPT是否可以帮助防御者自动查找应用程序漏洞、识别威胁、自动检查输出与输入，以及其他提高安全技术健壮性的技术。 如何阻止ChatGPT恶意软件？...通过使攻击者更难识别和利用特定的漏洞，MTD可以帮助防止高级AI生成的恶意软件成功危及终端。
《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。...浙大团队分享AI对抗样本技术 [当人工智能遇上安全] 2.清华张超老师 GreyOne和Fuzzing漏洞挖掘各阶段进展总结 [当人工智能遇上安全] 3.安全领域中的机器学习及机器学习恶意请求识别案例分享...(3)性能评估 下面是衡量机器学习模型的性能指标，首先是一幅混淆矩阵的图表，真实类别中1代表恶意样本，0代表非恶意样本，预测类别也包括1和0，然后结果分为： TP：本身是恶意样本，并且预测识别为恶意样本...FP：本身是恶意样本，然而预测识别为非恶意样本，这是误分类的情况 FN：本身是非恶意样本，然而预测识别为恶意样本，这是误分类的情况 TN：本身是非恶意样本，并且预测识别为非恶意样本 然后是Accuracy...其中，TPRate表示分类器识别出正样本数量占所有正样本数量的比值，FPRate表示负样本数量占所有负样本数量的比值。
有趣的是，在当时人们都认为该算法将很快导致“强”人工智能的出现。即，智能的思考能力、独立思考并可以解决那些默认编程程式外任务的人工智能。...可随后就是“弱”人工智能的时代，它可以解决一些创造性的任务，比如识别图片、预测天气、玩象棋等。...误解三 机器学习——做一次就够了 恶意软件检测和人脸识别在概念上的区别，脸永远是脸，在这方面永远也不会有什么改变。...因为通过客户端的恶意样本的平均数量要比反病毒实验室收集到的恶意样本数量小得多。客户端会因为没有收集到样本进行学习而丧失应对能力。...问题是大多数同家族的恶意软件都是由一个恶意程序修改而来的。例如 Trojan-Ransom.Win32.Shade 是一个拥有超过三万个恶意样本的家族。
有趣的是，在当时人们都认为该算法将很快导致“强”人工智能的出现。即，智能的思考能力、独立思考并可以解决那些默认编程程式外任务的人工智能。...可随后就是“弱”人工智能的时代，它可以解决一些创造性的任务，比如识别图片、预测天气、玩象棋等。...误解三：机器学习——做一次就够了 恶意软件检测和人脸识别在概念上的区别，脸永远是脸，在这方面永远也不会有什么改变。...因为通过客户端的恶意样本的平均数量要比反病毒实验室收集到的恶意样本数量小得多。客户端会因为没有收集到样本进行学习而丧失应对能力。...问题是大多数同家族的恶意软件都是由一个恶意程序修改而来的。例如 Trojan-Ransom.Win32.Shade 是一个拥有超过三万个恶意样本的家族。
一份由学术界、社会团体以及行业人士所撰写的报告《人工智能的恶意使用（Malicious Use of Artificial Intelligence）》指出，任何科技都有其双面性，在大力发展AI技术的时候...在这种干扰下，原本精确的人工智能，瞬间就沦为“人工智障”。 试想如果有人恶意制造这样的对抗样本去挑战我们身边的AI系统，结果会有多可怕呢？...未来，AI技术或将从恶意软件的自动化攻击，进化为自动化决策，即能够根据被感染系统的参数进行智能调整、自我繁殖，攻击会变得更加静默和危险。...一旦进入到受感染的系统中，恶意软件还能够安全地学习系统的环境知识，比如受感染设备通信的内部设备，使用的端口和协议，以及账户信息等。因此，由智能化带来的威胁程度也将成倍增加。...从以上攻击趋势可以看到，随着未来AI攻击技术的不断进化，如何让IT系统具备高效防御AI攻击能力，成了迫在眉睫的难题。 道高一尺，魔高一丈，其实从来就没有100%的安全，攻击有时候只是成本问题。
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