前面的老师也讲过，现在AI是孩子，你教什么就学什么，结果学坏了，最后骂人，后来微软马上下架去修改，这就是一种样本的问题。 ? 第二个问题就是AI会被蒙蔽。...另外就是一些智能手机，因为智能手机现在用了越来越多的一些所谓的生物识别、智能识别，比如说人脸解锁，人脸解锁之前有很大的问题，但是我直接用照片，而且用二维的照片就可以解锁。...还是会用机器学习相对好一点，在UDP模拟协议的特定场景之下，这种效果是非常好的。传统的 DDoS 防护是通过一个量来发现，但机器学习可以通过很多维度解决这个问题。...在腾讯云上有很多这样的小商家，可能它单个商户面临的流向不一样，QQ空间和微信朋友圈流量非常大，小的商户流量非常小，如果采取传统的特征工程的方法不能很好解决，比如商户做活动或者双十一整体流量上升，就会有这样那样的问题...最后平均准确率从80%到了96.4%，效果还可以，但机器也有误报，我们现在采取双引擎在跑，避免出问题。
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。...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？
（区块链）、对抗样本等都会和AI结合，不论是否是双非、211、985还是企业，了解一定AI安全相关的知识是有必要的，比如Fuzzing、漏洞挖掘、恶意代码分析、代码解混淆、入侵检测等。...比如说系统安全的恶意代码分析、逆向工程都要掌握好，以及如何提取样本的CFG特征或API特征；再如漏洞扫描基本方法，angr、符号执行、污点分析、BP（业务漏洞）基本工具的用法，以及掌握基本挖漏洞的逻辑，...，并进行有效的语义提取和特征表征增强，更好地实现恶意性识别、家族分类或溯源，AI结合安全的研究大概流程就是这样（样本采集->预处理->特征提取->向量表征->模型构建->优化评估）。...如果实在没有好的项目或方向，那就多看多读，脚踏实地，从零开始吧！当然也推荐看作者“当人工智能遇到安全”的基础文章和“网络攻防和AI安全之家”知识星球。...如果你是进入企业，建议结合实际业务看看AI工具如何提升你的现有工作，比如入侵检测的规则，恶意代码特征，Fuzzing漏洞挖掘等。 最后，不论是双非还是其它，都要把基础知识学好，技多不压身。
时效性攻略负责满足眼下最痛的痛点，像 11.11 刷什么卡优惠最多，宝宝安全座椅选双 11 购指南，实实在在的干货贴。...除此之外，当大家都不知道吃什么，喝什么好，或争执不下没有定论时，亮出 「抛个硬币」，顺应天意，很快也就有了结果。 爽快地接受今天的麻婆豆腐+雪碧吧！...无论是吃吃喝喝，还是买买买，受不了持续纠结的时候，一步点开这个小程序，舒缓下自己的决策压力也是好的。毕竟双十一，是为了让自己的更开心，不是更焦虑。 ?...它最核心的益处就是告诉你分期付款哪家强，哪款分期产品最适合你。主流信用卡+互联网白条产品，基本覆盖了目前的常用分期选择。在各种选择中，你最关心的无非就是哪家利息少，或者每月可以少还款。...「消费分期计算器」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4092/ 有了这 3 件神器防身，双十一剁手还怕什么，蓄势待发吧！
该样本和以前捕获的一组样本来自于同一个下载源，从代码特征等因素判断为同一作者制作，我们命名此新恶意样本为ADB.Mirai。...在互联网上存在一些未设置权限控制，没有任何密码，高权限的情况对外开放了ADB接口的Android设备，如智能手机，智能电视，机顶盒等，此次受感染正是这些设备。...此样本具备蠕虫特性，受感染设备会继续尝试感染并投递恶意代码。...我们把样本下载 89.46.79.57 在我们的威胁感知系统里面查询，也发现了该IP在十月，十一月有针对 23、81和37215端口的扫描行为。...涵盖威胁识别技术，威胁跟踪技术，威胁捕获技术，威胁主体识别技术。研究目标包括：僵尸网络威胁，通过掌控现网威胁来识别风险，缓解威胁伤害，为威胁对抗提供决策支撑。 内容编辑：伏影实验室 责任编辑：肖晴
本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。...在图像分类、语音识别等模式识别任务中，机器学习的准确率甚至超越了人类。 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。...随后越来越多的研究发现，除了DNN模型之外，对抗样本同样能成功地攻击强化学习模型、循环神经网络(RNN)模型等不同的机器学习模型，以及语音识别、图像识别、文本处理、恶意软件检测等不同的深度学习应用系统。...本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。 二、对抗样本简介 神经网络是目前人工智能系统中应用最广泛的一种模型，是一种典型的监督学习模型。...3双半月数据集的二分类问题 前面通过等高线分布图说明了对抗样本的作用机理。下面针对更加复杂的数据集来进一步展示。本节对双半月形数据集进行二分类。数据集和神经网络的等高线图分别如图6和图7所示。 ?
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。...他们的智力不受人工的局限，他们积极出击、故意修改恶意程序好摆脱已有的成熟模型的检测。 这就是为什么这些模型需要不断学习、不断修正，甚至推倒从来。...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。
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。...他们的智力不受人工的局限，他们积极出击、故意修改恶意程序好摆脱已有的成熟模型的检测。 这就是为什么这些模型需要不断学习、不断修正，甚至推倒从来。...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。
从衣食住行到吃喝玩乐，电商平台所提供的服务覆盖面越来越广，服务体验也在不断提升， 而今天的热搜也几乎全部围绕着“双11”——“双十一1分36秒破100亿”“双十一付尾款时的我”“高中生用函数模型做双11...攻略”…… 用数据说话 今年是阿里巴巴第十一届双十一，也是马云退休后的第一届双十一。...京东方面表示，从11月1日到11月10日24时止，京东11.11全球好物节十天累计成交金额达1313亿元。...阿里巴巴大力还大力投资连接物流合作伙伴网络的中心平台——菜鸟智能物流，它能够处理“双十一”期间的数十亿包裹。 ?...让好的技术走出实验室，走进现实，让科技成果惠及更多人，这样我们的生活才会更美好。
每年的双十一，更是“羊毛党”攫取利益的最佳时机。据统计，2017“双11”全网总销售额达2539.7亿元。巨大的市场潜力，也在验证着坊间传言“薅上一天，够吃一年”。...这些号码可以批量注册电商平台账号，可以接收验证码，甚至可以识别“语音验证码”。 ?...备足了弹药和武器之后，浩浩荡荡的羊毛党大军便走进了每年的双十一电商节。...在专业工具的加持下，这场本来是电商平台和用户的“剁手”狂欢已演变成了黑产的狂欢，“行情好，一天可以赚两三万，月入百万也不是不可能”。...腾讯云天御来帮忙 今年的双十一已进入倒计时，面对黑产大军的“黑云压城”，电商平台又该如何应对？如何精准识别恶意行为成为反制羊毛党的关键。
2017年1月-7月，360互联网安全中心累计监测到移动端用户感染恶意程序1.3人次，平均每天恶意程序感染量达到了61.5万人次；新增恶意程序样本483.9万个，平均每天截获新增手机恶意程序样本近2.3...一个简单的例子是，促销短信并不总是讨人厌，尤其是在双十一、双十二这样的大促前夕，用户反而期待收到感兴趣品牌的促销信息。...传统的依靠号码库实现的诈骗识别已不能满足日益复杂多变的诈骗形式和套路，尤其是以勒索软件为代表的恶意软件逐渐呈爆发态势，危害巨大。...一方面是人工智能技术驱动下的场景分析与识别，与用户进行实时的交互，并针对用户的使用行为进行机器训练，进而可以做到对诈骗等不安全事件更精准的识别；另一方面，则是在此基础上，结合态势感知对诈骗溯源分析，综合各方面数据...通过成立安全联盟，有望将人工智能技术和大数据打通藩篱，实现共享，进而最终为用户的安全防范赋能。从这个角度看，其实结对子走到一起去做事，不仅效率高，而且效果好。
但如果这股力量被用于恶意目的呢？网络防御的未来发展可能也为黑客新时代铺平了道路。 可能的危险 例如，网络罪犯可能会使用这些功能扫描软件，寻找之前未被披露的漏洞，然后利用这些漏洞开展违法活动。...所以，安全专家不难想象潜在的阴暗面，即人工智能可以构建或控制强大的网络武器。他提到了震网（Stuxnet）这个例子，它是设计用于破坏伊朗核计划的恶意计算机蠕虫。...可能科技公司都在谈论它，但还没有哪家公司能够创造出真正的人工智能。而科技行业已经开发出比人类更擅长玩游戏、充当数字助理、甚或诊断罕见疾病的各类技术。...Cylance等网络安全公司还在使用属于人工智能范畴的机器学习技术阻止恶意软件。这需要根据能够衡量计算机上的特定活动是否正常的恶意软件样本构建数学模型。...机器学习能够检测到恶意软件的概率超过99%。我们会持续向这个模型添加新数据（恶意软件样本）。拥有的数据越多，结果就越准确。” 升级 使用机器学习的缺点是昂贵。
广泛应用于文本分类、语音识别中，同样适用于恶意代码检测。...(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。...举个例子，我们撒网打鱼，一网下去，网中好鱼的数量占池子中所有好鱼的数量就是TPRate，而FPRate表示一网下去，坏鱼的数量占整个池子中所有坏鱼的数量比例，当然FPRate越小越好。
11月3日，双十一进入一周倒计时，天猫邀请了几十家全球顶尖科技公司搞了一场“T20”峰会，全称为天猫双11全球创智生态峰会，参会者包括Intel，CES、iRobot、戴森、BOSE、惠人、飞利浦、博朗...这看上去是一个有些“学术范”的活动，与天猫双11似乎并无直接关系。实则不然，从这个活动能够看到，科技产品将一如既往地成为天猫双11的重点，更重要的是，智能化制造正在成为现实。 ?...现在很少听说电商平台会要求品牌签订排他性协议，但是品牌将哪家放在首位，却是电商平台关注的，之前电商平台热衷于抢明星手机的首发，这一次也不例外。...大数据：C2B并不只是说每个人都要不一样的产品，一个群体往往会有同类需求，只要这个群体被识别得足够细，就完全能够满足其中每个人的个性化需求。...阿里巴巴在智能制造中能做什么？ 在马云提醒行业“新制造”趋势的时候，阿里巴巴两年前就已经在布局了，而今年双11则成为C2B模式的练兵场。
嗯，很多年前IT业内曾经批评我十六年前的老公司没有大数据，有的只是数据量巨大，具体是哪家公司我就不多说了。...那，结果呢，人工智能积累的数据需要几个方面，我们用其中目前接触相对较多的识别技术来讲述一下会比较合适，了解青润的人都知道，青润再2005年第二次进入中科院做的就是人脸识别和行为分析方面的研究和产品。...识别，就需要考虑到下面几点： 1、样本数据的采集； 2、样本数据的标定； 3、样本数据的自我检验； 4、基于样本数据的模型构建； 5、构建样本的特征码库； 识别过程是这样的： 6、进行目标数据采集； 7...，然后不断自己重复上面2-6的过程； 识别过程是这样的： 7、进行目标数据采集； 8、基于模型构建获取的特征提取算法进行特征提取； 9、进行目标特征码和样本特征码的对比，并根据对比的异或数据得到结果；...据青润得到的信息，某个某年刚刚拿到十多亿美元的某人工智能公司，某一段时间内的人工标定费用是以千万投入来计算的，具体是哪家公司就不方便明说了。
AI是下一次的工业革命，我们现在不管是开会、人脸识别、车牌识别，还有智慧城市、智慧零售，还是智能手环、智能手机、智能音箱等，AI越来越渗透到我们的生活里。...前面的老师也讲过，现在AI是孩子，你教什么就学什么，结果学坏了，最后骂人，后来该公司马上下架去修改，这就是一种样本的问题。 第二个问题就是AI会被蒙蔽。...另外就是一些智能手机，因为智能手机现在用了越来越多的一些所谓的生物识别、智能识别，比如说人脸解锁，人脸解锁之前有很大的问题，但是我直接用照片，而且用二维的照片就可以解锁。...还是会用机器学习相对好一点，在UDP模拟协议的特定场景之下，这种效果是非常好的。传统的 DDoS 防护是通过一个量来发现，但机器学习可以通过很多维度解决这个问题。...最后平均准确率从80%到了96.4%，效果还可以，但机器也有误报，我们现在采取双引擎在跑，避免出问题。 ?
接下来我将开启新的安全系列，叫“系统安全”，也是免费的100篇文章，作者将更加深入的去研究恶意样本分析、逆向分析、内网渗透、网络攻防实战等，也将通过在线笔记和实践操作的形式分享与博友们学习，希望能与您一起进步...作者先感谢深信服的老师和B站UP主漏洞银行团队，这篇文章包括了大量高级可持续威胁的防御技术，既可运用于科学研究，又可用于实战，并且提供了丰富的思想，再次感谢他们，后续作者会结合实战技术深入理解这些方法，包括基于人工智能的检测和基于词法语法的样本分析...同时，从识别到响应也需要一定时间，比如样本提取、样本分析等。威胁清除方法包括：登录防火墙查看安全日志、判断威胁等级及严重性、定位疑似IP及电话询问用户、病毒扫描及定位威胁和事件。...举个例子，我本地看到一个IP，我不知道它是好是坏，但是我把这个IP传到云端，云端通过庞大的威胁校验机制判断该IP来自哪个国家、曾经攻击过哪个企业、IP关联的黑客家族、文件样本等。...2.端的保护 智能检测提供全面的终端保护，具体内容包括： 响应：文件修复、一键隔离风险、溯源分析 检测：病毒全局抑制机制、文件实时监控及主动扫描 防御：恶意程序诱捕及病毒防扩散、勒索及挖矿变种防护、常规及高危病毒防护
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？...更加令人担忧的是，想要防御对抗样本攻击非常困难，现阶段还没有好的策略和工具能够解决这一问题。 然而，对于攻击者来说，只需要很小的样本量就能干扰AI模型的结果。...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。
十一月，冬至快乐，继续加油！ 该系列文章将系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测，文章会更加聚焦，更加系统，更加深入，也是作者的慢慢成长史。漫漫长征路，偏向虎山行。...Faruki等提出了采用SDhash相似性散列技术构建样本的签名序列，并采用汉明距离法对序列进行相似性计算，从而识别同源性样本。...，从而识别出相似性样本，进而归属到对应的家族。...Niu等提出了层次聚类和密度聚类算法结合的快速聚类算法对操作码序列特征进行聚类，以识别恶意软件变体，该方法识别变体效率较高。...基本思想为：将样本特征作为输入层数据，然后不断调整神经网络参数，直到输出的样本与该样本是一种同源关系未为止。它会将恶意代码特征送输入层，即可判断恶意代码的同源性.。
该研究团队实地演示了一项实验，他们将与APT28黑客组织关联的知名恶意软件STEELHOOK样本及其对应的YARA规则输入到一款强大的AI语言模型中，请求模型修改源代码以实现躲避检测，同时确保软件的基本恶意功能得以保留且生成的新代码逻辑无误...攻击者利用深度学习等技术，生成逼真的电子邮件、消息或网站，诱使用户泄露个人信息或下载恶意软件。人工智能已经开始使网络钓鱼攻击变得更加有效。...虽然许多网络钓鱼攻击会发送大量欺诈消息，希望少数攻击能够成功，但人工智能可以极大地提高网络犯罪分子发起鱼叉式网络钓鱼攻击的能力。...这些攻击利用人工智能筛选大量数据来制作定制的网络钓鱼消息，其成功率比标准的大规模网络钓鱼攻击高得多。识别AI网络钓鱼攻击识别AI网络钓鱼攻击是防范的第一步。...强化身份验证：在涉及敏感信息的操作中，启用双因素身份验证，增加账户安全等级。谨慎分享个人信息：不在不安全的网络环境中分享个人敏感信息，尤其是身份证号、银行账户信息等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
