智能手机及平板电脑等移动设备为现代生活带来便利,很大程度上归功于丰富多彩的应用程序。不过,伴随用户数据的收集、传输、存储及共享,应用程序也引入了用户隐私问题。应用程序指纹(AF,App Fingerp...
基于智能分析的恶意软件检测研究进展和挑战
摘要在应对恶意软件变种和新增恶意软件时,基于特征匹配等方法的传统恶意软件检测手段往往存在较高的误报率和漏报率。随着人工智能技术的发展,将人工智能应用在恶意软件检测领域具有广阔的发展空间。首先,从数据集...
【网安智库】基于随机森林的Android 恶意应用检测研究
????????????????????摘要:针对Android 恶意应用泄露用户隐私以及造成财产损失等问题,提出了一种基于随机森林的恶意应用检测模型。通过批量反向Android 应用,依据函数调用图...
【技术分享】如何利用API对AI发动攻击?
前 言 现在机器学习即服务(Machine Learning as a Service,MLaaS)是非常热门的,很多大厂都把自己的模型开放作为其云平台的一项服务,国...
【转发】互联网开放探针资源自动发现和自动访问
构建一个完整、准确的互联网域间拓扑对于协议设计、故障诊断、安全分析等具有十分重要的意义。然而,互联网拓扑构建需要依赖大规模、分布式的探针。近年来,虽然一些测量平台致力于部署探针,但是这些探针的数量和覆...
基于深度学习的恶意软件分类器
本文为看雪论坛优秀文章看雪论坛作者ID:1900一前言1、实验内容参考论文:IMCFN: Image-based Malware Classification using Fine-tuned Con...
每周一篇Paper赏析:恶意PDF分类器的鲁棒训练
本周我们介绍一篇来自哥伦比亚大学的发表在USENIX 2020上的关于恶意PDF分类器鲁棒训练的工作,论文第一作者为Yizheng Chen,是哥伦比亚大学的一名博后,主要研究方向为安全机器学习以及将...
基于递归神经网络的监督序列标记(1)
机器学习小白的阅读笔记,《Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks》翻译,个人认为比较通俗易懂的相关英文文章~~ 0x0...
加密恶意流量检测思路分享
全文共3569字,阅读大约需7分钟。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...
Snaffler:针对工具渗透测试人员的数据挖掘
关于SnafflerSnaffler 是寻找中专为测试人员设计的工具,可以帮助开发人员在工具/AD 研究中提供一个洞察数据的数据中心。Snaffle 可以从中获取目标中的目标计算机的活动列表,并将探测...
python_mmdt:KNN机器学习分类结果测试分析
本文为看雪论坛优秀文章看雪论坛作者ID:大大薇薇一概述python_mmdt:一种基于敏感哈希生成特征向量的python库(一)我们介绍了一种叫mmdthash(敏感哈希)生成方法,并对其中的概...
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