2024人工智能网络安全

目录 11.1 31.2 51.2.1 51.2.2 101.3 191.3.1 191.3.2 211.3.3 221.4 241.4.1 241.4.2 251.4.3 251.4.4 271.5 27利用工具协助分发和执行。人工智能能够驱动恶意软件更加自动化、智能化13，通过机最终实现恶意软件的自生成、自繁殖及智能规避。高质量的密码猜测。不依赖人工密码分析，而是使用生成对抗网络（）从实际的密猜测。扩展僵尸网络出现了1619，攻击者可以利用机器学习技术构建由自主智能机器人组成的尸网络允许机器人对周围环境进行侦察并自行做出决定。目前，对人和机器的区分主要采用全自动区分计算机和人类的公开图灵测试，俗称验证码，以防止用户使用自动化机器人在网站上设置虚假账户。用户在登录网站或社交软件就要求用户识别以某种方式失真化或动画化的字母、数字、符号或对象，进而增加安全性。著名的验证码系统是由卡内基梅隆大学发展的系统，其主要思路是将从书2527，验证码系统防线已经被突破，每秒可以准确识别数千条验证码，最终用于实施诈骗。智能化验证码攻击利用支持向量机，能够以很高的精度破解图像运行系统，体，查看它们是否与特定物体的轮廓匹配，能够破解oog、hoo和y等使用的基于文本的验证码测试。基于长短时记忆网络及卷积神经网络构建的整体攻击与模块化攻击，对于视频类型的验证码有较高的突破率。网络进行推理，将视觉和语义特征整合并预测最终答案27。首先是提取目标验证码语义一个ox层计算概率分布，最后将最大概率作为验证码答案。有效的方法是让用于检测恶意软件的机器学习引擎中毒（使其无效）从输入数据中进行学习，多种类型的投毒攻击的出现2835，使数据池中毒，从而导致输练或依靠预先训练的模型进行识别，并针对特定任务进行微调。生成越来越难以检测的域名。机器学习技术的引入使恶意域名的生成更具智能，实现用对抗。通过识别外部训练的神经网络中存在的漏洞，攻击者能构建一个恶意的训练这对多类用于恶意软件分类的机器学习模型有效。是BruceSchneier于1999年引入的攻击树，用于对安全威胁建模，以了解攻击目标的所有未来，人工智能技术会全面融入上述攻击阶段[36]认证技术37。这一技术3740从暂态信号、调制信号、频谱响应及传感器响应等信号中提取信号特征、降低维度、生成指纹及识别指纹五个阶段。是否具有恶意功能37。在利用机器学习技术分析代码量庞大、代码特征或运行行为特征复杂的恶意软件方面，业界已有一些研究37。件进行特征提取和分析；利用深度神经网络等深度学习模型提取ndos文件特征，求取异常值；使用循环神经网络分析ndo二进制文件，可以检测函数的开始位置和结利用朴素贝叶斯分类算法对特征进行分类，判断内核驱动中是否含有ook网络和随机森林方法，动态分析移动终端恶意软件，能够取得非常高的准确率37。利用程中的恶意软件。学习聚类模型对所识别的一系列恶意功能进行分类45。首先定位二进制文件中的恶意功能组件，使用自编码器进行样本重建。自编码网络内层存在压缩，学习训练中的关键分函数映射到聚类模型中来预测它们的功能类别。进行识别47。首先是对芯片硬件中的功能进行分类，使用预训练的逻辑回归分类器来分关部分的隐藏特征并用于构建模型，从而发现木马。件语义，对类似行为进行聚类，从而分析行为模式58。首先是构建用户实体行为模型，义相似的子图归入集群，每个集群定义为一个行为并生成行为指纹。器学习的Web应用安全检测[59-64]b应用安全检测技术基于神经网络学习b应用特征，并使用相似性指标发现b应用中的安全异常64。首先是学习b应用特征，使用卷积神经网络，以随机抽样的方式对所有b应用截图进行训练。通过迭代训练，根据嵌入向量之间的距离被神经网络模型的最后一个检查点错误分类的示例来调整模型权重。其次是根据相似性指标检测b应用中的安全异常。在检测时，与目标b应用距离最近的截图是异常应用截图。使用卷积网络距离之后，被检测的b应用截图被分配到具有最小距离的b应用中，并根据相似性指标发现其中的安全异常。端点威胁监测和响应是用来监测和调查主机端点上的可疑活动及其痕迹的工具，是相对能力。端点威胁监测和响应的核心是学习可执行文件或进程行为特征6567。常67。首先是学习端点工作模型，使用进化学习与图学习技术，对端点工作时产生的大关响应。统的日志、网络入侵检测系统的工作记录等37。传统人工分析数字证据的方式存在时间长、过程复杂等问题，并且需要分析的证据量越来越大，利用机器学习进行取证分析能够从大量数据中迅速找到高价值信息。模型对犯罪现场的提取数据进行分析，还原网络犯罪流程70。首先是学习网络犯罪行为出的节点统一起来，还原整体犯罪流程。[71-73]感及形成的舆情进行分析73。首先是对网络群众情感状况进行分类训练，使用增加了注意力机制的长短时记忆网络，将情感常识知识纳入网络端到端训练，训练获得的是紧密集成情感常识知识的循环编码器。其次是对网络中采集的数据进行分析，对其中涉及的群体情感进行归类分析，并基于一定时间序列的情感数据表征，分析产生的舆情。化规律，并预测未来态势75。首先是学习网络安全态势变化规律，使用具有时间反馈神测错误的事件，可以将其作为上一步训练的数据，对网络模型进行调整。等机器学习方法7681，自动学习代码特征，并在此基础上挖掘代码中可能存在的威胁，以及损坏计算系统安全性的缺陷和不足。训练的向量输入，由其学习软件代码之间的语义联系，并从中寻找漏洞81。首先是神经网络训练，利用大量软件程序作为训练数据，其中一些程序具有已知漏洞。在训练过程网络舆情预测技术利用神经网络，学习网络数据中体现的群体情绪关联关系及其变化模式，并给出未来舆情走向83。首先是学习网络舆情关联与变化模式，通过长短时记忆网测。MITREATT＆CK框架中近300种常规对抗策略与技术，并可以每天筛选多个组织的人工关键基础设施的保护一直是各国政府和军队的网络防御重点，5、物联网、人工智能技别机制、自动化的事件分析检测与精确响应等全局运维能力。业和基础设施，从中央位置进行检测，并将小型探针设备部署到变电站中，对所有特征迅速确认等，使电力基础设施在遭受攻击后迅速恢复。学习、深度学习算法的人工智能安全检测引擎，将能够更好地处理工业互联网领域中海测、识别各类网络安全威胁，提升安全检测的效率、精准度和自动化程度84。在网络入检测结果并提供给用户，实现对异常网络行为、o、僵尸网络等安全威胁的检测84。件家族特征，预测进化方向，提前进行防御。利用人工智能技术进行关联性安全态势分之后，在调整方向的同时采取多个小步骤，由此提出了基本迭代法M，并进一步扩展到迭代最小可能类方法M86。为了使样本扰动尽可能地不易被人类视觉发现，大多数对抗样本的生成机制都采用了约束范数或2范数的方式，如poo算法，其可以生成针动的0范数，并构建了对抗攻击算法。利用算法，在图像分类的应用场景基于深度学习的网络入侵检测系统非常容易被M、、＆、W等对抗样本生成算法所生成的对抗样本攻破，能够使其误报率、漏报率都达到100%，即能够产生正本，能够使一系列入侵检测算法的检测效能趋于零，达到欺骗入侵检测的目的。基于对抗训练方法的对抗性鲁棒增强技术，是当前唯一的、能够在面对最强大的白盒黑盒对抗样本生成方法时，仍然保持一定可用分类准确率的技术（的深度学习对抗性鲁棒增强技术的分类准确率基本都被降为零）。在对抗样本防