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我对安全与NLP的实践和思考

通过对安全与NLP的实践和思考,有以下三点产出。首先,产出一种通用解决方案和轮子,一把梭实现对各种安全场景的安全检测。通用解决方案给出一类安全问题的解决思路,打造轮子来具体解决这一类问题,而不是使用单个技术点去解决单个问题。具体来说,将安全与NLP结合,在各种安全场景中,将其安全数据统一视作文本数据,从NLP视角,统一进行文本预处理、特征化、预训练和模型训练。例如,在Webshell检测中,Webshell文件内容,在恶意软件检测中,API序列,都可以视作长文本数据,使用NLP技术进行分词、向量化、预训练等操作。同理,在Web安全中,SQLi、XSS等URL类安全数据,在DNS安全中,DGA域名、DNS隧道等域名安全数据,同样可以视作短文本数据。因此,只要安全场景中安全数据可以看作单变量文本数据,这种通用解决方案和轮子就适用,轮子开源在我的github仓库FXY中,内置多种通用特征化方法和多种通用深度学习模型,以支持多种安全场景的特征化和模型训练,达到流水线式作业。

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