微软用神经网络改进模糊测试

微软的研究人员试图将神经网络作为一种依赖之前模糊迭代发现模式的学习技术,来指导之后的迭代。目前,其模型仅学习模糊测试位置,但该模型也可用于学习其他模糊测试参数,比如变异的类型或要应用的策略。该方法可用于任意模糊测试工具,不局限于AFL。

作者:星期二, 十一月 21, 20173,250
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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。

作者:星期五, 九月 1, 20174,412
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旨在改进威胁检测的系统

很多现代网络安全系统可能会查找普通的IOC,或者只找寻特定模式,而且通常需要安全分析师从大量误报中筛选出真正的危险。而通过这套受人脑启发研制而成的系统,不仅仅可以搜索指征特定“坏苹果”的复杂模式,还节能。

作者:星期六, 四月 1, 20171,528
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文本验证已经过时 神经网络是验证码的大敌

目前,我们虽然只听到来自学术界的突破。不过,完全可以认为,黑客世界已经着手破解验证码。随着时间的推移,这些攻击将变得越来越便宜,并成为一种常态。

作者:星期三, 三月 22, 20172,889
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还想打马赛克掩盖身份?人工智能让你告别打码时代

​人工神经网络可被训练来成功识别人脸、物体和手写签名,即使这些图像用上述模糊技术处理过。

作者:星期三, 九月 7, 20161,081
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黑客神技:怎样把人工智能耍得团团转?

说这些安全漏洞比较小是很恰当的,因为它们目前只是理论上的问题,但在现实世界中,能否让攻击顺利执行还是很困难的。但是,此类漏洞却确实真实存在。

作者:星期一, 八月 15, 20161,112
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