但是现在技术发展的足够快，审核视频的方式也变得越来越多元化，尤其是人工智能技术的出现，为不少平台在审核视频方面创造了便利。究竟人工智能怎么审核视频？人工审核和智能审核哪个准确率更高？...人工智能怎么审核视频 人工智能怎么审核视频？人工智能审核视频的方式就是将用户上传的视频进行截取，针对截取的每一段视频进行审核，而不是将视频全部浏览一遍。...虽然智能审核一遍以后，还会再进行人工审核。但如果智能审核的准确率已经足够高了，人工审核会更方便些。 人工审核和智能审核哪个好 两者各有各的优点，同样也有一定的缺点。...首先是进行智能审核，因为智能审核就可以帮助平台简单过滤一下视频，如果智能审核发现了违规的内容，可以直接阻止视频上传。此时就无需人工再审核一遍，人工的工作量会因此大大减少。...但是有些内容智能审核不出来，还是需要依靠人工的辅助，再次提高审核的准确率。所以两个审核方式还需要看平台的需求，哪个更合适。 无论是平台还是视频的发布者，最好都了解一下人工智能怎么审核视频。
论文地址https://arxiv.org/abs/1906.07067 该论文声称，Loihi芯片从单一样本便会以较高的准确率识别一种气味，而且不会破坏它对先前所学气味的记忆。...如此，人脑只需要看过三五只猫狗，就能正确地辨认出来哪个是猫，哪个是狗；但是深度学习网络需要准备两套模型，分别训练几千张照片，才能达到人脑的识别程度。...比如，工厂里面发生了恶意代码攻击，这类事件发生的概率很小，但只要发生，就不能说让深度学习网络学习很多个样本。到了有很多样本的时候，恶意攻击已经广泛到不可收拾，局面已经难以挽回。...仔细对照一下神经拟态芯片的特性，就会发现，英特尔手中这种尚处于科研测试阶段的芯片，代表了学术界、业界对于人工智能押注的方向：强认知、小样本学习与更加“人化”的人工智能。...要实现上述的人工智能愿景，仅靠英特尔的架构设计是不够的。一代好的芯片产品，在大规模量产前，必然要经过科研界人士的试用优化，与来自工业界的实践洗礼。
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。
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。
《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。
00 导语 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。...其中，恶意域名情报是威胁情报的重要组成部分，包括恶意域名检测（Malicious Domains Detection）[1]、域名生成算法识别（DGA Recognition）[2]等。...本文所述的恶意域名检测引擎 (Malicious Domain Detection Engine, MDDE) ，实现了对恶意域名的自动检测，并为威胁情报智能化检测和运营提高了效率。...4.png 域名字符特征 这一类特征源于DGA的识别，目前，由DGA构造的域名一般为恶意域名。此外，根据具体黑域名特点，构造了如子域名是否为数字这样的特征。...但需要注意的是，即使现有特征数据的多样性在业界无出其右，但对于恶意域名检测这样一个难度较高的机器学习任务而言，依然需要更全备的数据信息和知识，才有可能实现域名检测的真正智能化、自动化。
一直没找到人工智能是怎么跟恶意加密流量对抗的。直到看到最后一段。终于看到“人工智能”这四个字了！ ? 图5 人工智能与恶意加密流量的对抗 看过这段文字之后，终于明白了标题二所要表述的内容。...图6 人工智能可以与恶意加密流量对抗 这是一段即没有量化，又没有逻辑的废话。“人工智能算法赋予机器以专家的智慧”这是要换头吗？...并且模型的拟合度极高，6万多样本仅1次就能达到95%以上的正确率。这样的模型可以用于网络中的加密流量识别。我只能惊叹一下，加密流量的特征好明显啊，用个屁的人工智能。 下面的模型更是雷，如图12所示。...训练所需次数少，可以推断数据的维度非常低，数据样本非常少。 少量的样本数据，低维的特征提取，最终只能出来个玩具模型。 准确率基于的是已提供样本识别率，并非现网流量识别率，这个在文中无从衡量。...人工智能是个好方向，有热度，但是还是希望该作者能够将热度用起来，而不是蹭起来。 人工智能用来解决的问题是确定性的，人脑都想不清楚的东西并不会用了人工智能让机器想清楚。
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%。
这是因为总会有新的恶意软件样本，没有被反病毒公司分析过，或者缺乏签名来识别这些新样本。最终，该样本有可能会拒绝在分析人员的动态沙箱（sandbox）中执行。...此外，由于AE是以无监督的方式训练的，我们不需要数百万标记的样本，公司可以利用自己的恶意软件二进制数据集。 该约束读者需要理解，本文使用恶意样本进行学习和识别。...当给定一个恶意软件样本，Molly的任务是了解该样本在做什么，以便她写一份技术报告并改进公司的检测系统，从而在未来识别该类样本。...例如，恶意软件可能会因为许多不同的原因修改注册表项，但有时确定哪个注册表项因什么原因而被修改是很困难的，因此只能粗略地标记为“防御逃避：修改注册表（Defense Evasion: Modify Registry...与先前识别整个样本为恶意区域的工作相比，我们识别了每个样本中的恶意区域。
，哪个公司第一时间发布了相应解决方案，马上就会发布出来，然后自然会有不少用户下载安装，因为软件都是免费的，360为啥安装量一下子上来了，第一可能是因为免费，还有一个原因是因为几个流行病毒，它处理速度比其它安全公司的快...真正做安全的人，不管是渗透测试、漏洞挖掘、逆向分析，都不会动不动就谈人工智能、大数据、机器学习之类的，因为如果连安全都没搞明白，就谈这些方法和理论有啥意义呢？...他们需要的是好的安全产品+好的服务人员，客户并不关心你用了什么人工智能算法，机器学习，大数据方法，客户需要的是你帮他解决他们企业遇到的安全问题，当你提供客户需要的安全产品，而且当企业遇到安全问题的时候，...1.企业安全必然需要好的产品 做企业安全，如果还是一味的忽悠客户，很难做长，因为做企业安全你一是做一天两天，一年两年，而且未来企业安全的竞争也会越来越大，怎么才能打造一款好的企业安全产品，我之前写过一篇...好了，已经七千字了，不扯了，后面有空再写，还是那句话，不管你在安全领域的哪个方向，坚持很重要，这是一个长期的过程，并非一朝一夕的事，还是好好研究安全技术吧，安全的路真的还很长，要做的事还有很多.....
变化的环境一方面体现在业务的多样性，导致的是白样本的多样性；另一方面体现在对抗环境下，导致的是恶意样本的对样性； 2. 私有、公开数据少，且公开数据有效性不好。...攻击者通过注入一些精心伪造的恶意数据样本，这些样本通常带有错误的标签和攻击的性质，用于破坏原有的训练数据的概率分布，从而使训练出的模型的分类或者聚类精度降低，达到破坏训练模型的目的。...攻击者通过产生一些可以绕过人工智能检测系统的对抗样本，这些是可以成功地逃避安全系统检测的对抗样本，实现对系统的恶意攻击，给系统的安全性带来严重威胁。...我们很难限制待检测的恶意软件的大小，没有理由限制待检测的恶意代码样本的行数，没办法限制要检测的网络流量的数据包内容，因此这就给了对抗样本更大的发挥空间。...另一个可能思路，如训练过程中训练数据集单个样本最大为2MB，则可以添加过滤条件模型输入样本最大为2MB。 2. 从模型本身训练其辨别良性、恶意数据的能力。
这篇文章将讲解如何利用MS Defender实现恶意样本家族批量标注，在通过VS、VT采集批量样本后，通常需要样本家族标注，如何准确识别家族类别至关重要，其将为后续的恶意软件家族分类或溯源提供帮助。...第五步，选择包含恶意软件的“malware”文件夹，自此设置好白名单。...可以发现8个恶意软件被识别，大家也可以借助其它软件进行扫描。 当我们点击具体的信息，可以看到恶意软件被识别的类型，如下图所示是个特洛伊木马程序。...get_subpart_info_of_threat(scan_results[line_num: line_num + 4]) # 对于xlsx、xlsb、xlsm，Microsoft Defender能够识别出其中具体哪个表是恶意的...（MD5），如下图所示： 需要注意，识别结果“TrojanDropper:PowerShell/Cobacis.B”包括2个样本，并且会注明其恶意样本来源。
此外还会通过搜集反馈回来的失败样本，以及人工打码的标定数据，来实时训练和更新识别网络，不断迭代训练进行优化，进一步提高神经网络模型的识别能力。...由于恶意用户仅占总体用户的少部分，具有异常样本“量少”和“与正常样本表现不一样”的两个特点，且不依赖概率密度，因此此异常检测模型不会导致高维输入的下溢出问题。...该模型可识别异常用户盗号、LBS/加好友、欺诈等行为。随着样本增加，恶意请求的uin、类型、发生时间通过分析端通过线下人工分析和线上打击，达到良好的检测效果。...在恶意代码识别方面，区别传统的黑白名单库、特征检测、启发式等方法机器学习的安全应用从反病毒的代码分类、恶意文件检测、恶意URL的网页代码识别等 在社工安全防范方面，区别传统的技术与业务经验分析、安全宣传...，因此恶意访问、攻击样本的不充分，导致模型训练后的检测准确率有待提高。
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
《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。...5.完整代码 四.总结 前文推荐： [当人工智能遇上安全] 1.人工智能真的安全吗？...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...该模型可识别异常用户盗号、LBS/加好友、欺诈等行为。随着样本增加，恶意请求的uin、类型、发生时间通过分析端通过线下人工分析和线上打击，达到良好的检测效果。...一步一个脚印前行，接下来希望通过深度学习实现更多的恶意代码识别和对抗样本。
摘要 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。...二、总体架构 该方法从数据包级、流级和主机级三个不同层次分别提取行为特征构建多个模型来提升对黑白样本的识别能力，一部分模型使用多维特征进行综合分析，还有一部分模型使用黑白样本区分度较大且置信度较高的单维特征缓解多维特征中潜在的过拟合和误报问题...作者也尝试了使用流级的包长分布特征进行分类器训练，考虑到恶意流量样本中也包含与正常服务的通信，但又无法识别其中的良性流，所以只将包含一条流的样本拿出来作为训练集，最终将不包含任何恶意流的流量样本分类为正常...除了统计和机器学习方法外，《基于深度学习的物联网恶意软件家族细粒度分类研究》验证了深度学习在流量识别方向也具有很好的应用前景，充分展现了人工智能赋能网络安全领域的可行性。
验证码诞生于20年前 验证码的全名是“全自动区分计算机和人类的图灵测试”，由卡内基梅隆大学的路易斯.冯.安于1997年提出，其初衷识别真人还是编写的恶意程序。...因此，验证码就是利用“人类可以用肉眼轻易识别图片里的文字信息，而机器不能”的原理来抵御恶意登录，通过识别、输入这些交互，区分出机器人和真正的人类，防止恶意攻击或者刷号情况的产生，是一种利用意识区分用户是计算机还是人的公共全自动程序...基于人工智能的顶象无感验证有这四大特点 作为新一代的验证码Google reCAPTCHA、顶象无感验证都是基于人工智能，从传统的识别验证方式升级到了基于人的行为来进行判断，通过收集用户的行为以及环境信息...顶象无感验证利用多种无监督学习模型发现可疑和异常行为并标记为黑样本，其余为白样本。接下来，选取行为特征和黑白样本训练有监督学习模型，用于线上的实时流量数据的识别。...基于每日的增量数据，对无监督学习和有监督学习模型快速迭代训练，可有效与快速变异的恶意行为进行强对抗。 有大脑：随着人工智能的发展，攻击者利用人工智能技术和打码平台可以很容易的通过传统验证码。
，并通过聚类和优化的LCS算法，有效识别恶意流量中的扫描流量特征（包含同质载荷内容），有效提升规则的准确率。...该分类器可基于决策树、循环神经网络等机器学习或深度学习模型构建，以完成在识别恶意流量等文本分类任务。...进一步，根据采样恶意流量载荷，进行字节级别的聚类，以将恶意流量中的扫描流量识别出来：扫描流量指包含同质载荷内容的流量集合，在聚类过程中将形成聚类簇。...在检测模型识别该载荷内容为webshell的情况下，使用LIME算法能够得到模型将该载荷样本识别为恶意webshell的关键词及其贡献程度的置信度值。...评估数据集（评估集）包含当前批次恶意流量载荷样本（采样率βm），以及正常样本（可与感知阶段检测模型使用相同训练数据集，采样率βn-his），以及与当前批次恶意流量在同一时间窗口内的正常样本（采样率βn-cur
没有不提大数据、人工智能的安全公司 前几年的RSA中，安全公司都在提用户行为分析、异常检测，今年大数据+人工智能（以下称“大数据AI”）成为了绝对的热点。...传统的分析方法会使用人工的规则来对主机行为数据进行判定；AI的方式只需要向模型输入大量好标记好的数据进行训练，那么AI系统就能训练出分类模。此过程为有监督学习。 ?...笔者早在出行前就约好了两家大数据AI的公司进行沟通交流，我们看看他们是怎么做的： Data Visor（以下简称DV） DV提供领先的欺诈检测方案，方案主要使用无监督学习来识别恶意账号的攻击，在损害发生前就抓住恶意...为解决此问题，DV将聚簇翻译成人工规则进行识别（比如说如果某一批账号在某一段时间内，在某些IP上操作，那么就是恶意的）。...感知的高可疑样本会送往安全专家进行判定（引擎会挑选具有代表性的样本，这个样本可以代表一类的恶意），判定结果将会送回模型训练器训练有监督分类模型。
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