导语：通过一台便携信号嗅探设备，便能轻松远程截获到共享单车的开锁密码，在分秒间将共享单车变成无锁单车；在商场扫码下载应用，可能会导致偷跑流量或者信息泄露；在网上交易时通过扫描二维码的方式付款，稍有不慎就会直接导致金钱损失……，如此漏洞与陷阱的交织，带来的是一道移动安全被提上最紧急日程的时代命题。
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。 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
近年来，越来越多的深度造假（deepfake）攻击正在显著重塑组织、金融机构、名人、政治人物甚至普通人的威胁格局。与此同时，deepfake的使用也将商业电子邮件泄露（BEC）和身份验证绕过等攻击提升到了新的水平。
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
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，
前几天有一位域名投资人在微博发了如下图片：
该文介绍了如何识别羊毛党、灰产、黑产，以及总结了一些电商节活动防刷的实践。
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
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。
你的小程序安全吗？ 受疫情下“宅经济”影响，小程序商城作为品牌线上自有阵地，迎来了一波新增流量和交易量的双重增长。除夕到初七，小程序生鲜果蔬业态交易笔数增长149%，社区电商业态交易笔数增长322%；同时，不少服饰美妆企业纷纷下场开展小程序直播带货，某美妆品牌一场直播就收获了170.9W赞，直播场销售较之前增长了8倍。 一边是高歌猛进的“开疆扩土”，另一边却频频传来“某小程序突然无法登录”、某福利活动被盗刷，甚至是用户信息泄漏等严重问题。这也表明小程序安全仍处在商家注意力盲区，往往是“扑了街”才
“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：今天这篇文章是「大数据」内容合伙人JaneK关于《Python数据分析与数据化运营》的一篇读书笔记。在大数据公众号后台对话框回复合伙人，免费读书、与50万「大数据」同行分享你的洞见。
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。
《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~
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。
2019年“618大促”告一段落。作为上半年规模最大的促销活动，各大电商平台给出了最大的优惠力度，成绩也都再创新高。
随着互联网技术的飞速发展，网络安全和性能优化已成为各行各业关注的焦点。EdgeOne，作为一种先进的技术解决方案，正在游戏、视频、电商零售、金融等多个领域发挥着重要作用。本文将深入探讨EdgeOne在这些领域的应用场景，并分析其在解决安全问题、完成防护等方面的实践效果。
恶意软件设计和部署的关键之处，在于将自己伪装成合法的APP，欺骗用户用户下载和运行恶意文件，以此感染目标设备和系统。为了更好地进行伪装，恶意软件制作者在设计之初就会使用各种技巧和方法。 例如将恶意软件可执行文件伪装成合法应用程序，使用有效证书对其进行签名，或破坏可信赖的站点以将其用作分发点等。 据免费的可疑文件分析服务安全平台 VirusTotal的数据，恶意软件的伪装技巧比我们想象的要大的多。VirusTotal根据每天提交的 200 万份文件编制了一份恶意软件报告，展示了从 2021年1月到2022年7
人工智能的飞速发展正在将世界带入一个全新的维度，但这同时也将网络世界的正邪对抗推入下一个战场。 美国当地时间8月10日，由 GeekPwn 主办的 CAAD Village 登陆世界顶级极客大会 DEF CON。腾讯安全云鼎实验室在 CAAD Village 上带来前沿议题分享，云鼎实验室安全专家张壮、史博以基于卷积神经网络的多形态恶意软件检测为例，分享了安全厂商应用人工智能之后对抗病毒免杀技术的效果；同时还站在攻击方的视角，介绍了恶意软件使用了生成式对抗网络之后，可绕过应用机器学习检测模型的案例。为人工
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。
当谈论网络安全应急管理和技术实践时，有一些更深入的技术层面需要考虑。以下是一篇偏技术性的文章，涵盖了一些网络安全应急管理和技术实践的具体方案和方法。
当前，诸如图像识别、语音识别、自然语言翻译等AI技术已经在移动互联网、新型产业甚至众多传统产业领域得到普遍部署和广泛应用。以机器学习、深度学习为核心的第二次人工智能的加速成熟，终于迎来了人工智能技术的高光时刻。
构建恶意域名检测引擎，对海量域名进行自动化检测并识别出恶意域名，让威胁情报的检测和运营变得更智能、更高效，以缓解威胁情报分析师分面对海量威胁数据的分析压力。
打开文章迎面而来的是一堆用来浪费读者时间的文字，介绍了加密流量的趋势和作用。同时还放了一幅红红的大图，图上面一把大锁十分醒目，“要加密就买锁，安全可靠还防撬！”。看在是安全牛专业推荐，耐着心思继续看下去。
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。
早在今年年初，国内外安全厂商已监测到利用开放了ADB调试接口的安卓设备进行传播的挖矿蠕虫，近期绿盟伏影实验室威胁被动感知系统再次捕获到利用ADB接口进行传播的具有DDoS功能的僵尸网络。经过样本分析人员研究发现，该僵尸网络家族是Mirai的又一新变种（作者命名为Darks），并且与年初的挖矿样本扫描行为部分具有高度相似性。不同的是年初的样本功能为挖矿，而当前样本功能为DDoS，推测与最近一段时间虚拟货币行业不景气有关。
前一篇从个人角度介绍英文论文实验评估（Evaluation）的数据集、评价指标和环境设置如何撰写。这篇文章将带来USENIXSec21恶意代码分析的经典论文——DeepReflect，它通过二进制重构发现恶意功能，来自于佐治亚理工学院。希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！同时文章末尾有我的论文感受和精句摘要，欢迎各位老师和博友批评指正。
场景一：狂欢的大伙 抢奖品、抢大降价促销、各种买买买，可是... 总有不少网友感觉离奖品太遥远、离打折促销很遥远，有种还没开始就结束的滋味，那到底谁是真正的双11“杀手”呢？ PS：今年的双11还有一
本文是一篇阅读RapidMiner手册，结合当下目标产品做出的文字概述总结。RapidMiner与本产品需求非常贴切，对其进行理解与整理，贴出作为记录与项目书素材。
中国计算机学会今天在北京主办了 RSA2017热点研讨会，RSA作为全球信息安全峰会，一直备受国内关注，会议是快速了解全球安全趋势的风向标，更是影响安全产业转型与持续发展的重要会议平台。腾讯云安全的技术专家参会后也对会上热点进行了总结，特别关注了云安全这个方向。本文是参会同事在内部的一个分享，综合整理，主要从云安全的重要性在迅速提升、关于大数据AI的应用案例、国外公司如何使用大数据、AI来做安全、以及一些大数据、AI在未来发展的总结几大方面进行解读。 此文更适合你收藏后仔细品读 ^_^ 开篇 本届大会以“P
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
2018年全国硕士研究生招生考试预报名的第一天，成都大学的一名大四女生，在网上报名时，竟出现了“别考”字样的验证码，同时在验证码上边显示一行红字：您输入的用户名或密码有误。专门负责全国研究生报名的“中国研究生招生信息网”相关负责人回应说，验证码出现“别考”字样纯属巧合。
网络安全领域中的加密流量的检测是一个老生常谈的话题，随着人工智能的发展，给同样的问题，带来了不同的解决思路。
本期对话清华大学人工智能研究院副院长、清华智能技术与系统国家重点实验室主任，北京智源人工智能研究院首席科学家朱军，解读人工智能安全问题。
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，对抗攻击利用了人工智能算法模型的固有缺陷。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。
Google 曾训练出一台智能计算机，打败了围棋世界冠军李世石。 这对今天的商业有什么样的指导意义呢？ 目前，研究人员正在借助机器学习（ML）来挖掘计算机让人不可思议的潜力。 这项研究非常激动人心，
刚刚我们在音频里所提到的，是一年前轰动全球的大事件： 2016年5月7号，在美国的佛罗里达州，一辆特斯拉径直撞上一辆行驶中的白色大货车，酿成了世界上自动驾驶系统的第一起致命交通事故。 照理说，特斯拉配备的是当今最顶尖的自动驾驶技术，对这里的人工智能来说，区分好一朵白云和一辆白色大货车，不该是最起码的要求吗？ 事实却是，人工智能在很多地方都不如三岁的小孩，而且很容易被愚弄，黑客们也正在利用这一点。 为此，我们特地请到张重阳博士，深入来聊人工智能的安全话题。我们先来看看张博士对此的介绍。 警惕人工智能中的木
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。
AI防火墙作为NGFW（下一代防火墙）的演进产品，确实在威胁检测能力上有了显著的提升。传统的NGFW主要依赖于静态规则库来检测威胁，这种方法在面对不断变种的高级威胁时，往往力不从心。而AI防火墙则通过引入智能检测引擎，极大地增强了防火墙的威胁检测能力。
● 攻防速度不对等：攻击者突破防线、偷走数据的速度远远快于防守方发现攻击、阻断攻击的速度，防守方的响应速度不够快。
博雯 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不安装任何杀毒软件，“悬丝诊脉”也能揪出计算机病毒？ 而且准确率达99.82%，杀毒软件看了都汗颜。 先请出我们的“患者”，一个经过特殊处理后化身微型计算机的树莓派： 病毒入侵、服务中断、后台进程活动等无数个正常和非正常的行为正在这台微型计算机中发生。 然后让AI与这个蓝白相间的示波器相连，伸出一根探针“悬丝”搭在CPU上： 很快啊，AI就发现了这台计算机上的恶意软件！ 明明是在树莓派体内的病毒，怎么探针隔空一放（没直接接触）就被发现了？ 答案
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