很明显，恶意文档打开后使用了一个干净的文档替换原来的文档内容，一是使恶意文档不重复进行感染，二是更好的隐蔽保护自身。 ?...经过对宏文档和PE负载的分析，发现本次样本包含的宏代码与Hancitor文档宏代码有较大的变化，但是通过对内含主要PE负载文件的分析，发现二者基本一致，比如IDA反汇编后形式、代码加密执行、网络通信协议...因此，可基本判定本次恶意邮件攻击属于Hancitor恶意邮件攻击行动。...三、结语 与以往宏病毒样本相比，本次恶意宏文档具备如下的几个特点： 1、没有网络下载动作。文档内直接包含恶意负载部分，没有利用类似powershell脚本下载恶意文件。 2、没有直接进程执行动作。...不像以往恶意宏会直接执行恶意负载，作者利用感染用户桌面快捷方式的途径来达成进程启动目的。 3、会利用干净文档替换恶意文档，从而更具迷惑性。
3、威胁行为者使用了哪个云盘来分发恶意软件？ 4、初始恶意文件在磁盘上创建了很多文件，并更改了时间戳，那么它对PDF文件修改的时间戳为多少？...6、恶意文件会试图访问伪域名，很可能是为了检查网络连接状态，那么恶意软件会试图连接到哪个伪域名？ 7、恶意进程会试图访问哪个IP地址？...WMI操作等活动，通过分析Sysmon日志，安全专家可以检测潜在风险、发现异常并响应安全事件，以增强整体系统监控和安全性。...2 Processed 1 file in 0.6669 seconds FLARE-VM 04/08/2024 09:24:35 在输出数据的底部，给出了识别到的日志类型...恶意软件活动 文件创建 现在，我们从恶意进程（PID 10672）入手，通过日志分析，我们可以看到恶意软件在目标设备上创建了六个文件： PS > cat .\20240408132435_EvtxECmd_Output.json
腾讯云作为国内领先的云计算、人工智能服务提供商，其技术能力，产品服务为千百行业的企业数字化转型提供了全新构想与强劲动力。...腾讯云AI产品的新春采购节，正是我们对这一信念的践行。...本次新春大促，腾讯云智能精心挑选了一系列AI优品，从语音识别到语音合成，从AI绘画到数智人，从人脸核身到人脸特效，从文字识别到机器翻译，再到腾讯同传等，每一项技术产品都是我们对AI未来的深刻洞察和精心打磨...更多腾讯云AI产品新春大促折扣与活动详情可点击左下角 阅读原文 了解与采购下单！...活动说明：本次活动为2024年新春采购节-腾讯云智能会场特惠活动； 活动时间：2024年3月1日起至2024年3月31日 23:59:59； 活动对象：腾讯云官网已注册且完成企业或个人实名认证的国内站用户均可参与
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在腾讯云语音识别（ASR）技术的加持下，这只H5融合互动营销和语音识别等前沿科技元素，为用户创造了一场别开生面的新春年味。...同时基于大模型升级而展现的方言识别能力也为我们本次的活动运行打下了坚实基础，调用过程流畅自然，使得用户能够顺畅地进行语音输入和互动。”...通过大语言模型的应用，对于读音相似的词也能够进行智能区分。这种智能化的语义识别技术使得用户的“沪语祝福”能够得到准确地解读和打分反馈，增加了互动游戏的趣味性和挑战性。...通过腾讯云ASR技术的支持，《拜年腔调》展现了数字科技与公益传播的完美融合，为用户带来了别具一格的新春欢乐。...在客服质检、外呼中心、智能家居、游戏直播、会议转写、语音输入法、法庭、房地产、教育等多个行业，腾讯云ASR也积累了丰富的行业词库和标杆案例。
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...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。...在机器学习被应用的大多数领域中，目的不随时间变化，但是在恶意软件检出这个范畴内，事情在不断且快速地变化着。因为网络罪犯往往是高动机的人，为了钱、间谍活动、恐怖主义等。...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。
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。...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。...在机器学习被应用的大多数领域中，目的不随时间变化，但是在恶意软件检出这个范畴内，事情在不断且快速地变化着。因为网络罪犯往往是高动机的人，为了钱、间谍活动、恐怖主义等。...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。
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…… 看看奖品还有点小心动...： 这个活动主要就是上传三种类型的样本：暗链、恶意URL、WebsShell通信样本，系统对样本进行判定并给予一定的分值积分，积分还可以用来抽奖。...样本对抗研究 在提交数据的时候，我也很好奇这个智能机器人的识别模型原理，耐不住手痒，自然是要研究一番的。 我尝试对这个智能识别模型做攻击，类似于样本对抗的方式对模型做欺骗。...但这样做了两天后我就发现，经过这样处理的样本智力分非常低，或者被提示样本重复。应该是识别模型被优化了或是真的学习到了攻击模式。...第二点，要多提交复杂不易被识别的样本才行。
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？...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。...，并融入到攻击活动或攻击模型中。...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。...如果视频会议是目标企业常用的外部通信方法，那么恶意软件就可以使用视频会议系统进行数据窃取，这样就将攻击融入到正常的企业活动中了。
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通过获取来自不同来源的威胁情报，如黑客论坛、恶意软件样本和漏洞报告，安全团队可以了解最新的攻击趋势和攻击者的行为模式。利用这些情报，可以及早发现和应对新型威胁。...结合机器学习和人工智能技术，进行情报分析，识别出潜在的威胁，以便迅速采取防御措施。 2. 恶意软件检测与分析 恶意软件是常见的网络威胁，它可以通过各种方式传播并危害系统。...通过对样本进行逆向工程分析，可以深入了解恶意软件的功能和攻击手法，从而更好地进行防御。 3....技术实践： 部署网络中的IDS/IPS传感器，监控流量和活动。结合规则和行为分析，及时识别可疑活动并采取自动化的响应措施，如阻止流量或报警。 4....利用机器学习算法来识别异常活动，并进行行为预测，帮助提前防范潜在攻击。 结论 网络安全应急管理和技术实践需要综合应用多种技术手段，以确保组织能够及时识别、应对和恢复网络威胁。
Deep Instinct能够同时检测并阻止所有资产中“首次出现”的恶意活动。公司的大部分员工都拥有高等数学学位，以色列特拉维夫和美国硅谷都有他们的办公地点。...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%。
【重要风控规则说明】推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：1、与其他推广大使、或被推广客户相互串通，弄虚作假，恶意刷单，骗取活动奖励...----一、 新春采购节新手推广大使邀新奖励2月16日0点 - 2月28日24点，新会员和1星会员的推广大使领取任务后，拉新客户数≥2，且单笔订单金额≥¥60，即可获得2次抽奖机会。...图片 二、 新春采购节高价值客户额外返佣奖励2月16日0点 - 2月28日24点，推广高价值订单可额外奖励返佣5%，单笔佣金上限限时膨胀至¥5000！...四、活动说明1、参与方式：推广大使参与【新春采购节新手推广大使邀新奖励】和【新春采购节高价值客户额外返佣奖励】两个活动，都需在活动有效期内（2月16日 - 2月28日）主动领取任务，若推广达标但在活动结束前未领取任务...4、活动邀请实时进度查看：腾讯云推广大使邀新奖励>最新活动图片5、中奖记录查看图片更多3月新春采购节额外激励奖励敬请期待！
因此，来自以色列的网络安全以及恶意软件研究人员Ran Dubin和Ariel Koren博士开发并在Black Hat大会上发布了一款革命性的产品——以人工智能驱动的具有机器学习能力的恶意软件研究平台—...旨在帮助用户在受到攻击前就及时识别恶意软件样本并作出相应动作。 但是，由于分析恶意软件行为往往是在执行恶意代码之后，所以该程序不能用作防御机制，并且需要一个隔离的受控环境来监视其行为。...SNDBOX可对恶意软件的所有可执行行为进行监控，从简单的系统资源修改到高级的网络恶意活动，然后会利用机器学习的算法处理其收集的数据，小到不足10KB，大到超过200MB的文件，统统不在话下。...登录后，主界面会给用户提供几种选择：上传样本进行扫描，或在数据库中根据关键字或标签搜索已有存档的恶意软件样本。...除此之外，还会对各种签名和可疑活动进行检测，例如恶意软件是否适用Tor网络进行加密通信等。
利比亚的政权动荡和长期内战可能众所周知，但其网络间谍和黑客活动或许鲜为人知。在这篇报告中，我们将首次披露一例涉及利比亚的恶意软件网络攻击活动。...概要 8月初，我们接收到了一类大量感染利比亚国内安卓手机用户的恶意软件样本，这些样本尤其在黎波里和班加西比较活跃，它们通过手机Telegram程序广泛传播，主要针对有影响力的社会名流和政治人士。...在调查中，我们还发现了多例感染电脑和智能手机的相关恶意软件。我们把该攻击活动命名为“利比亚天蝎”。...VirusTotal，经比对发现，VirusTotal库中还没有这类型恶意程序记录，这是首例上传样本。...并且，在54个杀毒软件引擎中，只有8个能查杀识别，检测识别率仅达15%，许多知名杀毒软件竟然检测不到！
【重要风控规则说明】推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：1、与其他推广大使、或被推广客户相互串通，弄虚作假，恶意刷单，骗取活动奖励...----3月推广加码活动总览图片3月新春活动福利新品总览活动链接：https://cloud.tencent.com/act/pro/cps_3#id2图片一、新春推广佣金加码：双周业绩梯度现金奖励3月...三、新春采购节新手推广大使邀新奖励3月1日0点 - 3月31日24点，新会员和1星会员的推广大使领取任务后，拉新客户数≥2，且单笔订单金额≥¥60，即可一次性获得2次抽奖机会。...四、新春采购节高价值客户额外返佣奖励3月1日0点 - 3月31日24点，推广高价值订单可额外奖励返佣5%，单笔佣金上限限时膨胀至¥5000！...1、参与方式：推广大使参与【新春采购节新手推广大使邀新奖励】和【新春采购节高价值客户额外返佣奖励】两个活动，都需在活动有效期内（3月1日 - 3月31日）主动领取任务，若推广达标但在活动结束前未领取任务
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...这意味着，借助于AI的反馈优化机制，新型的、具备自我增强特性的恶意软件能够轻易穿透基于字符串简单规则的安全筛查。AI技术被用于欺诈活动和盗取保密数据AI技术还在其他恶意活动中展现其破坏力。...例如用于快速生成看似合法的钓鱼邮件内容，精准模拟高层管理人员的身份进行欺诈活动，甚至通过深度伪造技术规模化仿冒官方网站实施影响力操作。...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。...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。
一群来自法国IRISA的学者认为，病毒、间谍软件、蠕虫等恶意软件在活动时，会不自觉泄露出与设备正常活动不同的“异常”电磁波。...通过外部设备探查、再靠AI识别不同的电磁波，就能隔空发现“中毒设备”上的病毒踪迹。 他们表示，探测设备不和“中毒设备”相连，因此不会被病毒这类恶意软件发现。...研究人员从知名恶意软件合集社区Virusign中获取样本，共收集了4790个32位ELF ARM恶意软件样本。...；DDoS和Ransomware的识别效果也不错： 当然，除了单独的恶意软件类型以外，采用混淆技术后模型分类的效果也依旧不错。...欢迎关注智能汽车、自动驾驶的小伙伴们加入社群，与行业大咖交流、切磋，不错过智能汽车行业发展&技术进展。
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。...对于360伪基站追踪系统的发布、部署，以及其在360手机中的成功运用，有力遏制猖獗的伪基站诈骗活动，有助于维护广大手机用户及其他群众的财产安全。...，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。
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