2022年04月08日
下一代网络安全威胁需要机敏和智能的程序，它们可以快速适应新的和无法预料的攻击。网络安全专家认可了AI和机器学习应对挑战的能力，他们其中大多数人认为这对未来网络安全是至关重要的。
为什么网络安全如此重要?
网络安全非常重要，因为它涵盖了所有我们的敏感数据，个人身份信息(PII)，受保护的健康信息(PHI)，个人信息，知识产权，数据以及政府和行业信息系统等，并保护这些数据免受盗窃和破坏。随着整个世界变得越来越数字化，网络犯罪现在已成为全球所有企业和政府组织的较大威胁之一。
走进AI机器学习
人工智
2022年04月08日
一个不可否认的现实是，我们已经进入了自动化时代，随之而来的就是诸多有关人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)的讨论。同样地，关于自动化将如何影响安全从业者工作未来的猜测也是越来越多，包括对新的远程劳动力的影响。
自动化能否“杀死”安全分析师的角色?近日，由DomainTools赞助Ponemon Institute机构针对1,027名美国和英国IT及IT安全从业人员进行的一项最新研究结果显示，情况正恰恰相反。
该研究的重要意义在于，自动化和IT安全人员必
2022年04月08日
研究人员发现人工智能技术对确保敏感信息安全来说是一种非常好的工具。由于可以快速处理数据和预测分析，人工智能广泛应用于自动化系统和信息保护等领域。事实上，确保数据安全也是目前人工智能技术的实际应用，同时也有黑客利用人工智能技术进行攻击活动。
使用越多的人工智能技术进行保护，就越有可能应对使用先进技术的黑客。下面是人工智能应用于数据安全保护的几种方式。
1. 早期检测
许多黑客在攻击中会使用一些被动的方法，即在入侵系统窃取信息时不影响操作。被动攻击可能需要几个月甚至几年的时间才会被发现。有了AI，
2022年04月08日
一直以来，传统消防行业主要以“消”为主，最大效率实现火情的处理，其对火情的预警并未引起太多的重视。但随着城市日益增多的安全隐患，在新兴技术的助力下，传统消防行业正迎来巨大的变革，智慧消防概念和应用不断涌现，提倡由“消”变“防”的安消一体化，也悄然成为了消防行业的全新发展方向。
“大、云、物”发展变革传统消防行业
随着机器视觉技术的融入，消防行业在这股新技术潮流中得到了质的突破与发展，以智能化为主题的
2022年04月08日
据《纽约时报》报道，到2021年，全球AI网络安全工作市场将见证350万个未填补的网络安全工作。此外，到2025年，市场规模预计将达到305亿美元。
Synack最近的一份报告声称，将网络安全人才和支持AI的技术相结合，可以使攻击面的有效覆盖范围是传统方法的20倍。但是，很难真正理解这些数字的含义。该主题的大部分内容都使读者自己去做所有的数学运算，连接点并尝试理解数字背后的实际问题，这是一项艰巨的任务。
当今互联网上最有趣的两个主题是人工智能和网络安全。您需要扎实的外卖和见识来融入当今互连的
2022年04月08日
在近期召开的在一次网络安全会议上，100位受访行业专家中的62位认为，首轮AI强化型网络攻击很可能在接下来12个月内出现。
AI的介入会进一步升级目前的网络犯罪与网络安全体系，进而成为攻击者与防御者之间军备竞赛的核心支柱之一。
这种担忧并不是空穴来风。网络安全是一个人力受限的市场，而计算机除了不需要进食与休息之外，还能够以AI自动化的方式，提升复杂攻击的速度与执行效率，这很容易诱使黑客使用AI进行攻击。
虽然目前公共领域的研究，仅限于白帽黑客使用计算机识别漏洞并提出修复建议。然而，以AI的
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近日，360集团首席安全官杜跃进受邀参加在苏州举办的2020全球人工智能产品应用博览会(AIExpo2020)，并作为科技部授予的15家国家新一代人工智能开放创新平台中，网络安全行业唯一平台的负责人，在开放创新平台高峰论坛上做了“安全大脑开放创新平台”的主题分享。他指出，人工智能安全风险超乎想象，目前国内人工智能安全领域的发展不容乐观。为应对人工智能带来的安全挑战，360将利用自身在安全大数据、攻防专家团队等方面的优势，融合人工智能与安全，与合作伙伴们一起，打造国家级开放
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导语
近年来，随着人工智能的蓬勃发展，机器学习技术在网络入侵检测领域得到了广泛的应用。然而，机器学习模型存在着对抗样本的安全威胁，导致该类网络入侵检测器在对抗环境中呈现出特定的脆弱性。本文主要概述由对抗样本造成的逃逸攻击，分为上下两篇。上篇从基本概念出发介绍逃逸攻击的工作机理，下篇则介绍一些针对逃逸攻击的防御措施。希望能让读者更清晰的认知基于机器学习的网络入侵检测器所存在的安全风险。
当网络入侵检测器遇到机器学习
网络入侵检测系统(Network Intrusion Detection Sy
2022年04月08日
引言人工智能技术已经融入到各行各业，从自动驾驶、人脸识别到智能语音助手。人工智能带来了便利，但也造成了一些安全问题。一方面，攻击者使用低门槛的人工智能技术实施非法行为，造成安全问题；另一方面，由于人工智能，特别是深度神经网络本身的技术不成熟，应用人工智能技术的系统容易受到黑客攻击。深度神经网络的技术不成熟主要在于模型的不可解释性，从模型培训到测试阶段都存在安全问题。培训阶段主要是数据中毒问题，通过在培训数据中添加一些恶意样本来误导模型的培训结果。测试阶段的安全问题主要是对抗样本。在原始样本中添加
2022年04月08日
随着高科技的快速发展，公安部门可以更快地利用智能技术破获案件，以人脸识别为代表的身份识别方式也方便了我们的生活。这就要求安全企业把用户利益放在首位，加强相关技术的研发和管理，定期升级产品固件，控制风险。在数据安全受到广泛关注的情况下，发展的关键是依靠强大的技术实力不断加强网络安全保护。安全是一个广泛的主题，涉及许多不同的区域（物理设备、网络、系统平台、应用程序等），每个区域都有相关的风险、威胁和解决方案。网络视频监控系统中的安全因素主要包括操作系统、用户信息、应用软件和网络的安全。主流技术行业内