AI模糊测试:下一个重大网络安全威胁

人工智能(AI)或机器学习融入传统模糊测试技术造就出查找应用程序或系统漏洞的强大工具.

作者:星期二, 四月 2, 20199,934
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RSA2019 观察:机器学习算法分析引擎

2019年3月4日,每年一度的RSA信息安全大会在北美如期举行,各界网络安全专业人士齐……

作者:星期二, 三月 12, 20193,457
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网络安全形势严峻,2019数据攻防“战争”全面升级 —— 亚信安全2018年度安全威胁回顾及预测报告正式发布

回顾整个2018年,海莲花APT组织攻击,以及针对制造业、能源等重要行业的勒索软件及……

作者:星期一, 二月 25, 20196,855
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2018 ISC人工智能与安全论坛 谭晓生讲述360与AI的渊源

360其实搞人工智能时间蛮久的,甚至在360成立之前,周鸿祎是雅虎中国总经理,谭晓生是雅虎中国CTO,那个时候他们就已经接触过机器学习,并用机器学习做搜索排序。

作者:星期五, 九月 7, 20187,301
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Fortinet WAF将机器学习应用于高级行为威胁检测

Fortinet FortiWeb OS 6.0发布中对于机器学习的应用,实现了WAF智能化学习及自防御,有效的提高了WAF 安全效能,降低了误报率、漏报率和人工干预,使用户脱离出繁琐的产品优化工作,在WAF层面完善人工智能自动运维体系。

作者:星期四, 八月 16, 201819,182
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AI在网络安全领域的应用:机器学习 VS. 深度学习

对于整个网络安全行业而言,能够以最少的人际交互实现最有效的应急响应,是其一直追求的目标。因此,由于深度学习能够减少人际交互的事实,所以组织正纷纷转向基于深度学习的解决方案。

作者:星期二, 六月 26, 201810,236
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2018 RSA 热点研讨会精采观点分享

安全正在走向务实。银弹理论的终结,更多的关注新技术的应用,业内要全面展开合作,才能应对日益复杂的网络环境等。

作者:星期五, 六月 15, 201817,097
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机器学习、人工智能与网络安全的未来

随着AI和ML在IT基础设施中担负更直接更重要的职能,网络安全人员有必要及时跟进自己的知识和技能。这是一个美丽新世界,我们不妨拥抱最新的AI和ML网络安全技术、产品和服务,让其成为真正的行业转折点。

作者:星期四, 六月 14, 20186,622
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口令终结者:机器学习

在访问控制上实现机器学习可以帮助公司企业减少对口令的依赖,基于风险的身份验证用机器学习定义并实施基于用户行为的访问策略不仅可以提供实时安全,还能标出高风险事件,将它们推送给安全分析师做进一步调查。

作者:星期日, 五月 6, 20184,272
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Fortinet发布2018年全球威胁态势预测

Fortinet FortiGuard威胁研究与响应实验室就2018年全球威胁态势作出预测,指出越来越多的犯罪分子正在利用数字社会提供的新机会进行攻击,企业机构需要利用机器学习、人工智能等创新技术增强防御能力,以便保护企业的数据资产。

作者:星期二, 三月 13, 20186,817
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基于机器学习发起网络攻击的六种方式

尽管机器学习、深度学习和AI之类技术可能是未来网络防御的基石,但网络罪犯们围绕这些技术的实现和创新可谓劲头十足,丝毫不比安全界差。网络安全领域中,经技术放大的人类智慧,将成为攻防竞赛中的制胜因素。

作者:星期四, 二月 1, 201812,447
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火眼金睛:利用机器学习识别加密流量中的恶意软件

不管是网络安全还是智慧网络,强大的网络流量可视化能力一直是思科安全领域技术的核心支撑。通过对不同恶意和正常流量使用TLS、DNS 和SPLT方面的差异,思科提炼出恶意软件的流量特性,并最终形成了针对恶意软件流量传输模型的安全地图。

作者:星期一, 一月 29, 20188,524
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医疗行业:为什么机器学习不是改善安全的万灵药

医疗保健提供商没必要在强力防护和高误报率中二选一。因为运作的是一旦发生中断就会事关生死的系统,医疗保健行业的IT人员担负不起安全产品阻碍合法程序或触发误报的责任。

作者:星期五, 一月 19, 20184,697
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机器学习有用但也没那么神奇 AWS两大基于机器学习的安全服务上线

机器学习模型由算法和训练数据构成,其有效性取决于训练数据的优劣。这也是为什么基于机器学习的云安全更为卓越的原因所在。像亚马逊这样的云提供商,拥有对其整个网络的可见性,在训练机器学习模型分辨正常事务与恶意活动上更为便捷。

作者:星期二, 十二月 26, 20175,320
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2018网络安全发展趋势小析

SurfWatch Labs 的首席安全战略官 Adam Meyer 分析了大量威胁数据,并提出了5点关于他对2018年网络安全的预测。

作者:星期五, 十二月 22, 20177,718
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机器学习作用于信息安全的五大顶级案例

AI和机器学习将极大改变安全运作方式,虽然目前正处在驱动网络防御的早期阶段,但已经在终端、网络、欺诈或SIEM中,起到了识别恶意活动模式的明显作用。未来,在防御服务中断、属性及用户行为修改等领域,我们将看到越来越多的用例。

作者:星期一, 十二月 18, 201711,326
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引入机器学习前需要先弄明白这三件事

攻击数量不断增加,攻击行动也正走向自动化,但公司企业的响应工作,却通常应用的是无法扩展的人工过程。在通往更少手动工作,尽可能自动化威胁防止过程的路上,机器学习无疑是网络安全人士的得力助手。

作者:星期三, 十二月 6, 20175,617
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Fortinet Security 361°安全峰会:建立向智能化不断演进的威胁情报系统

通过对机器学习等技术的应用,Fortinet可以提供高效的威胁情报分析,不仅能够可视化呈现威胁的最新态势,还能给企业用户提供防范威胁的针对性建议,以在数字化转型的背景下,帮助企业保护珍贵的数据资产。

作者:星期六, 十一月 25, 20173,702
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波耐蒙报告:无文件攻击成功率10倍于基于文件的攻击

公司企业可从能阻止无文件攻击之类新威胁的终端安全解决方案中获益,因为此类新威胁构成了当今终端数据泄露的主体。为恢复公司企业对终端安全有效性的信心,新解决方案需在不增添非必要终端管理复杂性的同时,解决这一终端防护中的关键差距。

作者:星期二, 十一月 21, 20174,060
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从无文件恶意软件来理解威胁多样化

基于文件的恶意软件和无文件恶意软件的主要区别,在于其组件的存储及执行的位置和方式。由于网络罪犯已能绕过文件扫描技术并保持驻留和隐秘性,无文件恶意软件的流行度逐年上升。

作者:星期三, 十一月 8, 20175,390
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