人工智能驱动下的网络安全六大发展趋势
2023年生成式AI技术的异军突起，给动荡的全球网络安全威胁态势增加了不确定性、不对称性和复杂性。在2024年，随着生成式AI攻防对抗、网络犯罪规模化、全球大选与地缘政治动荡和新型网络威胁的快速增长，网络安全也将迎来一次重大变革和洗牌。
第七届西湖论剑·中国杭州网络安全技能大赛 AI 回声海螺 WP
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CSA大中华区发布《AI安全白皮书》，中国电信、蚂蚁集团、华为、百度安全等单位参编
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[当人工智能遇上安全] 6.基于机器学习的入侵检测和攻击识别——以KDD CUP99数据集为例
首先，祝大家1024程序员节快乐，祝CSDN越来越好，感谢大家十年的陪伴。基于机器学习的恶意代码检测方法一直是学界研究的热点。由于机器学习算法可以挖掘输入特征之间更深层次的联系，更加充分地利用恶意代码的信息，因此基于机器学习的恶意代码检测往往表现出较高的准确率，并且一定程度上可以对未知的恶意代码实现
基于机器学习的恶意样本静态检测的代码详解(ember)
文章目录1. 类与类之间的关系2. 每个类的详细分析2.1 ByteHistogram2.2 ByteEntropyHistogram2.3 SectionInfo2.4 ImportsInfo2.5 ExportsInfo2.6 GeneralFileInfo2.7 HeaderFileInfo2
2021年CCF 恶意软件家族分类 单模型优秀方案分享
1. 第一名 we are family1.1 数据探索1.1.1 ASM文件探索1.1.2 PE文件探索1.2 数据降维-AutoEncoder1.3 关键词抽取1.4 模型构建1.5 总结2. 第二名 Petrichor2.1 特征工程2.1.1 单特征提取2.1.1.1 Ember特征2.1.
