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。
本文介绍了反病毒引擎的发展、反病毒引擎面临的挑战、反病毒引擎技术的未来发展方向以及未来可能遇到的机遇。作者认为，随着互联网、大数据和人工智能的发展，反病毒引擎技术需要不断创新和进步，才能跟上网络安全面临的威胁。同时，反病毒引擎技术也需要融合互联网、大数据和人工智能等技术，实现更高效、更精准、更智能的病毒检测和处理。在AVAR 2017会议上，作者还分享了对于反病毒引擎技术的深入思考和总结，并对未来网络安全的发展趋势进行了展望。
“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》。
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
近日, 2020年第四季度Now Tech亚太企业反欺诈市场报告(Now Tech: Enterprise Fraud Management In Asia Pacific, Q4 2020)发布,腾讯安全入选大型成熟供应商梯队，也是国内企业唯一入选报告第一梯队的互联网科技公司。
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。
《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~
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，
本文介绍了安全AI的对抗样本攻击技术、防御策略以及模型水印技术。对抗样本攻击技术通过构造微小的扰动来让AI系统产生错误的预测结果，其可用于攻击人脸识别、语音识别等AI系统。防御策略包括对抗训练、模型加密、后处理等。模型水印技术则是在模型预测结果中添加扰动，在模型被攻击时仍能保持预测的准确性。
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
商业化广告流量变现，媒体侧和广告主侧的作弊现象严重，损害各方的利益，基于策略和算法模型的业务风控，有效保证各方的利益；算法模型可有效识别策略无法实现的复杂作弊模型，本文首先对广告反作弊进行简介，其次介绍风控系统中常用算法模型，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。
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？
导读 10月10日上午，2018腾讯安全国际技术峰会（TenSec）在深圳举行。腾讯云高级研究员陈炳文在峰会上带来了题为《The Application of Anti-fraud in Marketing Risk Control》的议题分享。他指出，在网络营销中“羊马牛”党等黑产逐渐演变壮大，给商家带来巨额损失。针对营销黑产，腾讯云天御反欺诈系统搭建的多层级安全体系能够从数据安全、AI 组件、AI 安全模型和风控服务四个层面实施有效防护。 （陈炳文在2018腾讯安全国际技术峰会） “羊马牛”党猖獗
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。
现在的我们，无时无刻不在使用无线设备，手机、笔记本等等无线网络设备，路由器就成了我们日常生活中根本不能缺少的一部分。 但你可能并不了解，即便不对无线信号承载的数据本身进行解密，无线信号也能泄露我们的隐私，攻击者甚至能够利用它来实现密码之类的窃取，整个过程听起来非常黑科技。 多功能无线信号 我们日常生活中最常见的路由器来说，通过路由器连接网络上网，然后浏览体育新闻、天气预报等信息. 路由器发出的无线信号在空气中传播，当然在传输过程中会遇到障碍物，然后路由器根据信号是否会遭到障碍物遮挡以及空气中传播信号情况
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
随着网络空间攻击面的拓展、攻防对抗的升级，传统安全专家驱动的安全研究与安全运营，在大规模安全关联数据接入的背景下难以为继，网络安全产业对安全专家资源的需求与供给出现巨大剪刀差，安全智能化势在必行，平台与技术的自动化水平亟需全面升级。
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。
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。
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
产业互联网时代，得益于数字化、移动化浪潮，游戏产业发展迅速，游戏市场在黑天鹅事件下同样保持繁荣。然而，蓬勃发展的游戏市场背后，却暗藏着诸多游戏安全问题，外挂、代练、盗号、色情信息等游戏安全问题层出不穷，侵害了游戏玩家和厂商的利益。
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。
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。
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。
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。
点击头图可进入「腾讯云AI体验中心」免费体验 一张个人照片、一副“特制”眼镜，就可以刷脸解锁并操作你的手机，你相信吗？ 今年上半年，来自清华大学的一个AI研究团队就披露了一项新的研究成果：研究人员通过对抗样本攻击，破解了19款手机的人脸识别解锁系统，简单地说就是把人像照片加上特殊“花纹”即可骗过人脸识别。 据了解，攻击测试人员成功解锁手机后，可以任意翻阅机主的微信、信息、照片等个人隐私信息。 细思极恐的是，在掌握了受害者的姓名、身份证号、手机号等个人信息后，研究人员甚至可以冒用受害者身份完成银行开
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
“几乎所有的AI企业都没有赚到钱，而根源问题在于人工智能技术本身的缺陷——数据与算法的不安全性。”
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。
北京时间11月30日，《IDC MarketScape：中国威胁情报安全服务（TISS）市场，2018厂商评估》报告正式发布，腾讯凭借腾讯云覆盖“云管端”的智慧安全体系，以及积累的海量大数据和庞大的黑色产业链情报库等优势，在产品和服务成熟度、行业影响力和持续投入能力等维度上位居入选的11家中国厂商前列， 进入了“领导者”象限。 （本图片来自IDC报告。按照IDC要求，对其他厂商做了隐私保护。） 近年来，随着物联网（IoT）、SDN和云计算等技术的兴起，企业数字资产的价值不断提升，全球企业所面临的网络安
作为一个诞生了60多年的词汇，人工智能的发展已经历过多轮起伏，现今这个阶段可以说是人工智能的黄金时期，全球的科技巨头都在AI领域频频布局，不同于单纯的炒作，此轮“AI热”最大的特色就是落地。一系列“+AI”的场景真正走到行业中，解决痛点、提高效率。
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。
随着加密技术的广泛应用以及新型网络技术的不断更迭，网络结构日趋复杂，加密流量呈现爆炸式增长，尤其随着TLS1.3等加密协议的演进和推广，全加密时代悄然来临。加密技术在保护用户隐私的同时也深刻改变了网络安全威胁形势，让恶意服务有机可乘，而传统的检测技术路线在面对恶意加密流量时往往无能为力。在此背景下，基于加密流量的检测与防御势在必行。
【编者按】黑帽大会的规模逐年递增，这场全球最聪明的大脑聚集在一起，会擦出什么样的电光火石，本年度的黑帽大会吸引了近万人参加，这些技术男很符合《黑客帝国》中“基努里维斯”的形象标准，目光深邃，站得笔挺，不善言谈，据说还有不少FBI现场招人，总之吸引了全球的眼光。本文盘点了本次大会上炫酷的10大工具，值得高兴的是大部分都是开源的。 原文链接：Black Hat 2014: 10 Cool Hacking Tools To Check Out （http://www.crn.com/slide-shows/se
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。
一直以来，金融安全都面临三大挑战：业务安全、技术安全和监管安全。随着数字技术与金融业进一步融合发展，带来金融服务业态新变革的同时，也不可避免地产生网络攻击、欺诈等各类安全风险。 作为腾讯云AI推出的最新产品方案：腾讯云慧眼私有化方案，能够为具有私有化身份验证需求的金融级行业客户量身打造的一站式核身解决方案，特别针对性解决银行、保险、券商、运营商等金融行业面临的身份核验安全问题。 近日，在某国产化测试项目中，依托腾讯优图实验室自研的安全产品——腾讯云慧眼私有化方案，通过适配海光x86，成功运行在银河麒麟操作
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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