绿盟科技研究通讯

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机器学习

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洞见AI对抗,从频域视角看模型泛化能力

在机器学习应用中,泛化能力是衡量机器学习模型性能的一个重要指标。其受到多种因素的影响,包括模型结构,参数,训练数据集,训练方法等。本文以全连接神经网络为例,通过...

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RSA 创新沙盒盘点| Obsidian——能为SaaS应用程序提供安全防护云检测与响应平台

2020年2月24日-28日,网络安全行业盛会RSA Conference将在旧金山拉开帷幕。今天,将继续为大家介绍入选今年RSAC创新沙盒十强的初创公司:Ob...

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RSA 2020创新沙盒盘点| INKY—基于机器学习的恶意邮件识别系统

2020年2月24日-28日,网络安全行业盛会RSA Conference将在旧金山拉开帷幕。已经为大家介绍过入选今年创新沙盒的十强初创公司:Elevate S...

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机器学习在网络安全中的正确打开方式,你学废了吗?

机器学习模型被越来越多地应用到网络安全领域,如:恶意软件检测、恶意脚本检测、加密流量监控、钓鱼邮件检测等等,机器学习在网络安全中的应用看似越来越广,但实际应用到...

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XAI系列二:模型可解释性技术概览

传统网络安全威胁分析依赖专家知识及基本的数据分析,然而随着攻击技术的复杂化、安全数据接入的多元化,高性能人工智能技术越来越多的应用到威胁分析中,试图解放安全行业...

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AI新威胁:神经网络后门攻击

人工智能是如今备受关注的领域,随着人工智能技术的快速发展,基于深度学习模型的应用已经进入了我们的生活。伴随着神经网络的发展和应用的普及,深度学习模型的安全问题也...

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Graph Mining:审视世界的眼睛

注:本文内容是是笔者尝试从多年的安全分析经验中抽取图相关的内容总结和外延而来,不求全面深入,但求分享切身体会。

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对抗样本原理分析

人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能,但同样存在巨大的安全风险。攻击者通过构造对抗样本,可以使人工智能系统输出攻击者想要的任意错误结果。从数学原理上来说,对抗...

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机器学习在网络安全中的正确打开方式,你学废了吗?

机器学习模型被越来越多地应用到网络安全领域,如:恶意软件检测、恶意脚本检测、加密流量监控、钓鱼邮件检测等等,机器学习在网络安全中的应用看似越来越广,但实际应用到...

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