安全解决方案转向机器学习
正如网络罪犯用多态恶意软件和无文件攻击打败了第一代特征码防御，安全人员似乎也意识到了这些问题，正积极调查或部署第二代基于机器学习的行为检测系统予以响应。
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机器学习与人工智能的区别在哪里
如今，单靠人类和传统系统根本无法理解和处理当下的海量数据，并将它们转化为实用的情报。这促使我们开发和试验新技术以解决这一难题，而其中，机器学习和人工智能成为研究的重点。
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亚信安全“双引擎”AI技术 亮相2017华为全联接大会
机器学习的多维度分析优势不仅需要结合其他技术的综合运用，更依赖训练机器学习的过程，数据量级和文件特征处理的能力缺一不可。但是，AI也是一把双刃剑，在阻挡黑客攻击的同时，也可能会成为黑客反拦截的新手段。
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人工神经网络也有后门！
使用深度神经网络的公司，绝对应该将这些场景包含进自己的攻击界面和供应链分析中。攻击者试图利用此论文中所描述漏洞的一天，离我们已经不远了。
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拨开迷雾 将机器学习转化为真正的安全收益
毫无疑问，机器学习已经，并将持续改变端点安全。但理解该技术实际运作原理及其局限性，是十分重要的。理解了这些东西，公司企业便可以通过询问正确的问题，在快速进化愈趋复杂的威胁态势下，获得充分保护自身所需的准确、全面、前瞻性的安全覆盖。
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机器学习闹出笑话 VT等多家安全公司将Hello World标为恶意代码
每个新手程序员入门必练的“Hello World”样例程序。该程序提交到VirusTotal时，多家安全公司都将它当成了问题来标记。zerosum0x0的实验之所以会引发关注，是因为标记该代码的厂商都是标榜采用机器学习的先进防御系统。
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平心而论：机器学习如何应对勒索软件
恶意软件作者也可获得这些安全工具，调整自己的代码，查看能否规避检测。有些网站已提供了用主流安全系统检测软件的接口。最终，恶意软件作者会开始创建他们自己的机器学习模型，对战安全人工智能。
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未来安全领域的最热工作机会！
也许这种声称有点夸张，但是众多新科技诸如机器人、自动驾驶、3D打印、无人机、人工智能和虚拟现实不仅在技术领域，会在劳动力市场上掀起血雨腥风。什么是未来会出现的工作机会呢？你该为此做哪些准备？
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机器学习如何威胁企业安全
机器学习推动企业安全进步，提升内部网络中的可见性以更好地理解用户行为。然而，恶意黑客正利用机器学习的内部作为，来攻击企业边界。
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RSAC 2017关注五大热门议题
与此前的RSA大会不同，本届大会很难说哪个或哪两个主题会成为焦点。预计物联网（IoT）安全、机器学习、安全运营分析与平台、敲诈木马等将是主要探讨的话题。此外，美国新政府的网络安全政策也将会得到重点关注。
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利用机器学习追踪黑客 佐治亚理工学院获1700万美元溯源项目
溯源是通向决策的一种努力，这样的努力显然越多越好，它也不可能达到100%准确——这就是网络的本质，有时候你必须习惯它。
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