By visiting our site, you agree to our privacy policy regarding cookies, tracking statistics, etc.

Išplėstinis pažeidžiamumo aptikimas ir AI

Šiame modulyje nagrinėjama pažeidžiamumo aptikimo ir dirbtinio intelekto (DI) sankirta, daugiausia dėmesio skiriant tam, kaip dirbtinio intelekto metodai gali automatizuoti ir pagerinti programinės įrangos ir sistemų saugumo spragų identifikavimą. Jis apima mašinų mokymosi modelių naudojimą siekiant numatyti ir nustatyti galimus saugumo trūkumus, dirbtinio intelekto mokymą apie istorinius pažeidžiamumo duomenis ir etinius automatizuoto testavimo ir naudojimo aspektus.

Portal > Dirbtinis intelektas > Išplėstinis pažeidžiamumo aptikimas ir AI

Mokymo programos kūrėjas

Peržiūrėti mokymo programą

Chio, Clarence’as ir Davidas Freemanas. Mašininis mokymasis ir sauga: sistemų apsauga duomenimis ir algoritmais. Pirmasis leidimas. Sebastopolis, Kalifornija: O’Reilly Media, 2018.

Wang, Bolun, Yuanshun Yao, Bimal Viswanath, Haitao Zheng ir Ben Y. Zhao. „Su puikiu mokymu ateina didelis pažeidžiamumas: praktiniai išpuoliai prieš perkėlimo mokymąsi”. 27-osios USENIX saugumo simpoziumo konferencijoje, 1281–97. SEK.18. JAV: USENIX asociacija, 2018 m.

Andersonas, Hairumas S., Jonathanas Woodbridge’as ir Bobby Filaras. „DeepDGA: priešiškai suderintas domenų generavimas ir aptikimas.” arXiv, 2016.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1610.01969

Shirazi, Hossein, Bruhadeshwar Bezawada, Indrakshi Ray ir Charles Anderson. „Priešininkų mėginių ėmimo atakos prieš sukčiavimo apsimetant aptikimą”. In Data and Applications Security and Privacy XXXIII, redagavo Simon N. Foley, 11559:83–101. Cham: Springer International Publishing, 2019.

https://doi.org/10.1007/978-3-030-22479-0_5

Erba, Alessandro, Riccardo Taormina, Stefano Galelli, Marcello Pogliani, Michele Carminati, Stefano Zanero ir Nilsas Ole Tippenhaueris. „Suvaržytos slėpimo atakos prieš rekonstrukcija pagrįstus anomalijų detektorius pramoninėse valdymo sistemose”. Kasmetinėje kompiuterių saugumo programų konferencijoje, 480–95, 2020 m.

https://doi.org/10.1145/3427228.3427660

Kulešovas, Volodymyras, Shantanu Thakooras, Tingfungas Lau ir Stefano Ermonas. „Natūralios kalbos klasifikavimo problemų pavyzdžiai”, 2018 m. vasario 15 d.

https://openreview.net/forum?id=r1QZ3zbAZ

Demetrio, Luca, Battista Biggio, Giovanni Lagorio, Fabio Roli ir Alessandro Armando. „Gilaus mokymosi pažeidžiamumų paaiškinimas priešiškiems kenkėjiškų programų dvejetainiams failams”, arXiv, 2019 m.

https://doi.org/10.48550/ARXIV.1901.03583

Kuppa, Aditya, Slawomir Grzonkowski, Muhammad Rizwan Asghar ir Nhien-An Le-Khac. „Juodosios dėžės atakos prieš gilių anomalijų detektorius”. 14-osios tarptautinės prieinamumo, patikimumo ir saugumo konferencijos medžiagoje, 1–10. Kenterberio CA Jungtinė Karalystė: ACM, 2019.

https://doi.org/10.1145/3339252.3339266

Gibertas, Danielis, Carlesas Mateu ir Jordi lėktuvai. „Mašininio mokymosi, skirto kenkėjiškų programų aptikimui ir klasifikavimui, augimas: mokslinių tyrimų plėtra, tendencijos ir iššūkiai”. Tinklo ir kompiuterių programų žurnalas 153 (2020): 102526.

https://doi.org/10.1016/j.jnca.2019.102526

Rosenbergas, Ihai, Asafas Shabtai, Yuvalis Elovici ir Lioras Rokachas. „Priešininkų mašininio mokymosi atakos ir gynybos metodai kibernetinio saugumo srityje.” arXiv, 2021 m. kovo 13 d.

https://doi.org/10.48550/arXiv.2007.02407

Thank you for signing up to our newsletter!

Thank you! RSVP received for Chio, Clarence’as ir Davidas Freemanas. Mašininis mokymasis ir sauga: sistemų apsauga duomenimis ir algoritmais. Pirmasis leidimas. Sebastopolis, Kalifornija: O’Reilly Media, 2018.

Thank you for applying! We will be in touch.

Apply for: Chio, Clarence’as ir Davidas Freemanas. Mašininis mokymasis ir sauga: sistemų apsauga duomenimis ir algoritmais. Pirmasis leidimas. Sebastopolis, Kalifornija: O’Reilly Media, 2018.

Chio, Clarence’as ir Davidas Freemanas. Mašininis mokymasis ir sauga: sistemų apsauga duomenimis ir algoritmais. Pirmasis leidimas. Sebastopolis, Kalifornija: O’Reilly Media, 2018.

Pakraunama...

Pakraunama…