但是，如果我机智地把系统升级，加入人工智能模块，即所谓的深度学习技术，那么即使手指出镜，这瓶液体也可以被识别出来。 深度学习，就像人们所熟知的神经网络，受到大脑激励，不断增强学习识别物体的能力。...以视觉识别为例，我们的大脑可以通过感官输入获得原始数据，同时进一步自主学习更高级别的特点。同样，在深度学习中，原始数据从深度神经网络中读取，凭此学习如何识别物体。...这些解决方案在一个虚拟的环境中执行恶意软件，以确定该文件是否恶意，而非检测运行时的行为指纹。 深度学习检测效果显著 使用人工智能侦测恶意软件的方法应运而生。...结合人工智能，打造更复杂的检测能力是网络安全解决方案演变之路上的最新一步。基于机器学习的恶意软件检测方法应用更详细的算法，根据手动工程的特点来判断一个文件的行为是恶意还是合法。...此外，恶意软件检测率仍然离100%识别很远。 人工智能的深度学习是机器学习的一个高级分支，也被称为“神经网络”，因为它与人类大脑的工作方式如出一辙。
安全公司Fox-IT于2019年2月26日发布了关于Cobalt Strike服务器的研究，该研究不仅提供了细节和如何识别3.13版本之前的服务器（对应HTTP响应中额外的空字符），还包括从Rapid7...比如上述CobaltStrike4.1客户端指纹：fa704723a210632b2ff9ad03be418651 JA3S 创建JA3后，就可以使用同样的方式对TLS的服务端进行指纹识别，即对TLS...由于 Windows 上的其他普普通通的应用程序也使用相同的套接字，因此，我们很难识别其中的恶意通信。...因此，如果结合 ja3+ja3s，就能够识别这种恶意通信，而不用考虑目的地 IP、域名或证书等细节信息。...JARM是一个主动TLS服务端指纹工具，主要用途如下： 快速验证一组TLS服务器是否使用相同的TLS配置； 通过TLS配置划分TLS服务器，并识别可能归属的公司； 识别网站默认的应用或基础架构； 识别恶意软件
简介 许多安全人员都热衷于恶意软件的逆向工程。在本文中我将教大家设置一个自己的Dionaea蜜罐，来协助我们恶意软件样本的收集工作。...Dionaea 蜜罐的设计目的是诱捕恶意攻击，获取恶意攻击会话与恶意代码程序样本。...因此，他们可能也不会允许你在他们的服务器上收集恶意软件样本。 AWS设置 现在我们开始设置AWS实例。...（如果您未使用AWS，请跳至下一部分） 1.单击EC2并创建新实例（EC2 == AWS Servers）。之后，选择Ubuntu Server 14.04 LTS。 ?...该文件用于指定你的恶意软件/二进制文件的位置，以及侦听的接口和端口。你可以保留这些默认值，但请记住，日志文件会变大。 就比如我恶意软件大约1个G但却有19G的日志。 ?
现在社会中人们书写文字的机会几乎是很少的，不过平时依然需要接触到各种文字，还经常会用到智能识别文字这项技术，从图片或者其他地方寻找需要的文字，那么智能识别文字是如何实现的？智能识别文字识别率高吗？...智能识别文字是如何实现的？...智能识别文字属于人工智能中非常重要的领域之一，和图片识别的地位差不多，不过相对图片识别技术来说智能识别文字技术要成熟的多，毕竟文字的形体以及特征是更加明显的，那么智能识别文字是如何实现的？...智能识别文字在平时生活中大家也都接触过，很多人会问智能识别文字识别率高吗？文字识别率和识别的软件以及应用的技术有很大关系，现在技术最为先进的智能识别文字软件识别率能高达99.8%以上。...以上就是关于智能识别文字的文章内容，相信大家对于智能识别文字有一定的了解了，智能识别文字技术在现在很多行业中应用都是比较广泛的，由此也能看出智能识别文字技术的前景是非常好的。
在这篇论文中，我们提出了通过逐渐利用未标注样本，来解决单标注样本（one-shot）情况下的视频行人重识别问题（video-based person re-ID）。...如何去利用未标注样本 ? 如图，我们一开始用有标注的数据来初始化训练 CNN 模型，之后在每一次循环中我们（1）挑选可信的 pseudo-labeled 数据 2....这里有两个值得注意的点： （1）如何决定每次选取多少 pseudo-labeled 数据做训练 我们用一种动态测量，逐渐增加选取的样本。...pseudo-labeled 样本量的增长速度对模型最终性能的影响十分显著。 （2）如何去给一个未标注数据分配 pseudo label 并量化其可信程度？...算法实际选出来的样本如何？ 我们的方法在 MARS 和 DukeMTMC-VideoReID 这两个大规模的视频行人重识别数据集上都取得了极大的提高。
今天给大家介绍的是一款名叫EvilClippy的开源工具，EvilClippy是一款专用于创建恶意MS Office测试文档的跨平台安全工具，它可以隐藏VBA宏和VBA代码，并且可以对宏代码进行混淆处理以增加宏分析工具的分析难度
DotNet-MetaData是一款针对.NET恶意软件的安全分析工具，该工具专为蓝队研究人员设计，可以帮助广大研究人员轻松识别.NET恶意软件二进制源代码文件中的元数据。...样本规则 项目提供的「sample rules」目录中包含了相关的检测样本规则，你可以根据自己的需求跟新和修改规则。
MultCheck是一款功能强大的恶意软件分析工具，广大研究人员可以直接使用该工具测试可疑目标文件是否具备恶意性，并检查目标文件是否被一个或多个反病毒引擎标记。.../multcheck -scanner 我们可以通过创建一个配置文件来添加自定义扫描器，然后通过-scanner参数将配置文件的路径传递给MultCheck
作者 | 小白 来源 | 小白学视觉 网络安全是现代社会最关心的问题之一，确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要，这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。...基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施，本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习，构建我们自己的人脸识别系统。...如果识别出正确的面部，则授予访问权限并且用户可以继续控制设备。完整代码将在文章末尾提供Github下载链接。 搭建方法 首先，我们将研究如何收集所有者的人脸图像。...然后我们将通过对数据集执行图像数据增强来创建图像的变化。在此之后，我们可以通过排除顶层来自由地在 VGG-16 架构之上创建我们的自定义模型。接下来是编译、训练和相应地使用基本回调拟合模型。...2 个完全连接的层与激活一起用作 relu，即在样本通过展平层后的密集架构。
本文将主要探讨AI智能识别与PDF的结合，即文档版面分析部分，以及ComPDFKit Document AI 如何助力PDF轻松实现文档处理。 一、AI智能识别技术与PDF是如何结合的？...通过表格识别技术，对PDF文档中的表格结构和表格中的数据进行智能识别和提取。比如识别排版复杂的财务报表，快速提取财务报表中的数据信息。...通过AI智能识别技术可以自动识别和提取PDF文档中的数据，减少了用户后期重复编辑的时间和精力，大大地提升了用户的工作效率。...表格识别：支持识别表格区域，精准识别表格、段落、图表等文档物理对象，完整提取表格结构和表格内的数据信息；支持跨页表格的智能合并。...四、总结 本文主要介绍了AI智能识别技术与PDF的结合，AI智能识别技术对PDF文档处理的好处，以及ComPDFKit 的AI自动识别功能和优势。
自然，互联网上充斥着关于如何使用它来创建恶意软件的理论文章。ChatGPT的潜在恶意软件是什么?...有人推测ChatGPT可以做一些事情，比如创建恶意代码变体，查找恶意软件，并测试新的威胁是否可以使用基于人工智能的技术逃避检测。这还有待观察，但滥用人工智能的可能性肯定在增加。...ChatGPT可以创建勒索软件代码的组件为了理解这种潜在的危险，我们应该回顾一下攻击是如何创建和部署的。网络攻击几乎从不局限于目标端点上执行的一段代码。...虽然它为创建恶意软件组件提供了快捷方式，但人工智能生成的组件很容易识别。安全工具可以对它们的模式进行指纹识别——如果ChatGPT数据没有持续更新的话，这一点就更加明显了。...Morphisec打算测试ChatGPT是否可以帮助防御者自动查找应用程序漏洞、识别威胁、自动检查输出与输入，以及其他提高安全技术健壮性的技术。 如何阻止ChatGPT恶意软件？
网络安全是现代社会最关心的问题之一，确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要，这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。这是为了确保我们的隐私得到维护，只有真正的所有者才能访问他们的设备。...基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施，本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习，构建我们自己的人脸识别系统。...如果识别出正确的面部，则授予访问权限并且用户可以继续控制设备。完整代码将在文章末尾提供Github下载链接。 搭建方法 首先，我们将研究如何收集所有者的人脸图像。...然后我们将通过对数据集执行图像数据增强来创建图像的变化。在此之后，我们可以通过排除顶层来自由地在 VGG-16 架构之上创建我们的自定义模型。接下来是编译、训练和相应地使用基本回调拟合模型。...2 个完全连接的层与激活一起用作 relu，即在样本通过展平层后的密集架构。
大家知道我们最近在EasyCVR的AI智能技术方面下了比较大的功夫，近期一直在对智能识别做适配上的测试，待测试完毕即可上线，大家可以关注我们，获取我们最新的研发进度和测试进度。...由于AI识别是一个消耗工程量较大的进程，如果使用CPU进行AI识别则不会加速，并且还会产生非常卡顿的现象，效果很不理想，所以我们在考虑能否通过gpu加速AI识别。 首先查看电脑有没有gpu。...找到显卡的详细信息之后，我们就可以安装对应的python torch使用GPU来加速识别。不过在此之前要先安装英伟达的CUDA Toolkit来使用GPU加速，否则无法使用GPU。
其次，通过AI智能分析网关内的视频分析技术，当学生、教师进出时，自动完成抓拍比对人员身份信息、快速检测、无感识别，校门口学生可大量自由出入，无需排队等候，提高学生和教师的安全通行效率。...同时，利用车辆识别算法，实现车辆的有序进出管理，提升校园安全度。...2、校园内异常行为检测AI智能分析网关通过部署在教室、宿舍、操场、走廊等区域的摄像机采集的视频图像，可以实时识别、计算、分析学生的行为，如学生在运动、课间活动时出现跌倒、做出危险动作、打架斗殴等，设备会根据监测信息进行分析...通过对如天台、水井、强电房等危险地区进行安防布控，当AI智能分析网关识别有学生接近危险区域时，及时告警并推送消息给学校管理人员，有利于学校快速干预和处理。...4、校园内外危险防范AI智能分析网关可识别学校附近的人员逗留、人员徘徊、陌生人入侵等，并能及时将数据信息上传至学校进行告警，也可根据需要，在平台上设置可疑或危险人物“黑名单”，精准地防止危险人员靠近学校
《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...恶意代码分析是一种解剖恶意代码的艺术，了解恶意代码是如何工作、如何识别，以及如何战胜或消除它。 现阶段，恶意代码呈现变种数量多、传播速度快、影响范围广的特点。...实时比对，为每个进程集合创建并维护恶意行为库的匹配上下文。 内置恶意动作发生即可，顺序无关。 扩展恶意动作按顺序判定。 木马行为防御的组织层实现： 相关进程集合（创建关系，释放关系）。...杨轶等通过分析污点传播的过程，识别不同的恶意代码行为间控制指令和数据的依赖关系，从而比较恶意代码的相似性。Imran 等通过隐马尔可夫模型对待测样本的动态行为特征进行描述，并借助机器学习算法实现分类。
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。...当前的解决方案以为恶意软件样本创建签名、分类和聚类的形式存在。然而，这些解决方案只能预测样本的类别（例如，良性与恶意，或特定的恶意软件家族）。...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。...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。
《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。
有趣的是，在当时人们都认为该算法将很快导致“强”人工智能的出现。即，智能的思考能力、独立思考并可以解决那些默认编程程式外任务的人工智能。...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。...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。
有趣的是，在当时人们都认为该算法将很快导致“强”人工智能的出现。即，智能的思考能力、独立思考并可以解决那些默认编程程式外任务的人工智能。...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。...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。
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