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安全知识图谱｜知识图谱视角下的威胁评估
学习方法
安全
网络安全
数据结构
知识图谱
本文为安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱，携手迈进认知智能》精华解读系列第三篇——利用知识图谱助力攻击画像与威胁评估。主要利用知识图谱表示学习技术，对攻击源或攻击行为进行威胁评估。
绿盟科技研究通讯
2021-12-05
1.4K
0
AISecOps：基于动态图的威胁分析
企业
数据结构
网络安全
编程算法
智能安全运营（AISecOps）[1]涵盖了预防、检测、响应、预测、恢复等网络安全风险控制与攻防对抗技术，将大幅提升威胁检测、风险评估、自动化响应等关键运营环节的处理效率，减少对专家经验的过度依赖，有效降低企业、组织乃至国家级关键信息基础设施、数据资产的整体安全风险。如何利用多种关键技术构建AISecOps，研究任务任重而道远。利用异构数据保护网络安全已成为业内共识，此前公众号发表过的文章《AISecOps：基于异构图的威胁分析技术》介绍了异构图在威胁分析中的应用。在真实的网络环境中，为了实时的威胁分析，需要构建动态图，即图中的节点和边是随着时间变化的。本文将分析基于动态图的异常检测在威胁分析中的应用，以供从事网络安全运营的人员参考。
绿盟科技研究通讯
2021-10-15
986
0
攻击推理-安全知识图谱应用的困境思考
安全
知识图谱
网络安全
数据结构
知识图谱（KnowledgeGraph）是谷歌在2012年提出的，其旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。随着知识图谱技术不断发展，现在已不仅仅局限于语义搜索相关应用，还成为了解决抽象知识与底层数据之间语义鸿沟问题的主要方法。
绿盟科技研究通讯
2021-09-27
1.1K
0
【AI模型安全性专题】模型安全性-图神经网络后门的攻守道
安全
网络安全
数据结构
深度学习
图模型因其强大的表示能力在现实中有着广泛的应用，如欺诈检测、生物医学、社交网络等。由于图结构不具有平移不变性，每一个节点的上下文结构有较大的差异，因此传统的深度学习模型就无法直接应用到图模型上。图神经网络(GNN)可以从图数据中提取相应特征，在尽可能的保证图结构特征的情况下把图数据映射到向量空间中。随着GNN的应用越来越广泛，其安全性也越来越被关注。比如说在信用评分系统中，欺诈者可以伪造与几个高信用客户的联系以逃避欺诈检测模型；垃圾邮件发送者可以轻松地创建虚假的关注者，向社交网络添加错误的信息，以增加推荐和传播重大新闻的机会，或是操控在线评论和产品网站。
绿盟科技研究通讯
2021-09-06
1.1K
0
攻击推理专题-属性图异常检测及在网络安全领域的应用
神经网络
网络安全
tcp/ip
数据结构
在网络空间这个战场中敌暗我明的条件下，大规模、多维度的数据采集在赋能安全防御能力的同时，也给安全运营团队带来了前所未有的挑战。安全运营人员每天面对海量的告警信息，这需要根据个人经验及专业知识对告警进行分析、关联、然后再溯源到攻击者。针对当前安全运营存在的问题，迫切需要一种方法从多个维度对攻击者进行画像，并评估攻击者的威胁评估推荐给安全运营人员高危攻击者进行人工研判。属性图建模是一种有效的建模方法，可以多属性、结构和时序等不同维度对攻击者进行建模。
绿盟科技研究通讯
2021-01-12
1.3K
0
图智能分析利器-Graph Embedding与动态图异常检测
编程算法
数据结构
sql
数据库
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长，骗子的行骗能力也水涨船高，精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷，方法复杂且容易广泛复制，当事后发现时，已经太迟了，客户和企业往往已经损失惨重。
绿盟科技研究通讯
2019-12-11
2.7K
0
Sinec H1通信协议分析及模糊测试
物联网
数据结构
Sinec H1是第一个基于以太网的工业协议，可提供传输层功能。该协议由西门子推出，目的是使用现有标准并丰富工业通信协议的相关细节，主要用于控制系统之间的数据传输。它具有大带宽特点，非常适合传输大量数据。基于ISO / IEC 8073标准，定义了不同的传输方法。
绿盟科技研究通讯
2019-12-11
1.8K
0
智能威胁分析之图数据构建
大数据
数据处理
数据结构
网络安全
RSAC大会的热度似乎持续了一整个北京的春天，直播、新闻、技术解读、研讨活动让人应接不暇。从RSA大会官网上查询今年“Better.”主题的由来和背景，发现会议主题的设计虽然从字面似乎是表达“去年做的不错，今年再接再厉”的客观评价，不过更多的，是大会对安全行业“不忘初心”的鼓励。“最重要的是，永远不要忘记我们来到这里的根本原因：帮助确保一个更安全的世界，这样其他人就可以着手让世界变得更美好。” 看到这里，读者脑海中是否也回荡起Michael Jackson的经典歌曲“Heal the world, make it a better place…”闲言少叙，作为网络安全数据应用的研究者，常常会思考的一个问题，是怎么才叫安全智能，怎么才能让网络安全更智能（better）？
绿盟科技研究通讯
2019-12-11
1.4K
0
属性图数据库JanusGraph初探
数据结构
apache
api
数据库
大数据
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长，骗子的行骗能力也水涨船高，精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷，方法复杂且容易广泛复制，当事后发现时，已经太迟了，客户和企业往往已经损失惨重。
绿盟科技研究通讯
2019-12-11
3.4K
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