Prin vizitarea site-ului nostru, sunteți de acord cu politica de confidențialitate cu privire la cookie-uri, statistici de urmărire etc.

Descoperirea avansată a vulnerabilităților și inteligența artificială

Acest modul explorează intersecția dintre descoperirea vulnerabilităților și inteligența artificială (AI), concentrându-se pe modul în care tehnicile AI pot automatiza și îmbunătăți identificarea vulnerabilităților de securitate în software și sisteme. Acesta acoperă utilizarea modelelor de învățare automată pentru a prezice și localiza potențialele deficiențe de securitate, instruirea AI pe baza datelor istorice privind vulnerabilitățile și considerentele etice ale testării și exploatării automate.

Portal > Inteligența artificială > Descoperirea avansată a vulnerabilităților și inteligența artificială

Constructor de curriculum

Vezi curriculum

Chio, Clarence și David Freeman. Învățarea automată și securitatea: Protecting Systems with Data and Algorithms. Prima ediție. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2018.

Wang, Bolun, Yuanshun Yao, Bimal Viswanath, Haitao Zheng și Ben Y. Zhao. "Cu o pregătire excelentă vine o mare vulnerabilitate: Atacuri practice împotriva învățării prin transfer". În Proceedings of the 27th USENIX Conference on Security Symposium, 1281-97. SEC'18. SUA: Asociația USENIX, 2018.

Anderson, Hyrum S., Jonathan Woodbridge și Bobby Filar. "DeepDGA: Adversarially-Tuned Domain Generation and Detection." arXiv, 2016.

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

Shirazi, Hossein, Bruhadeshwar Bezawada, Indrakshi Ray și Charles Anderson. "Adversarial Sampling Attacks Against Phishing Detection." În Data and Applications Security and Privacy XXXIII, editat de 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 și Nils Ole Tippenhauer. "Constrained Concealment Attacks against Reconstruction-Based Anomaly Detectors in Industrial Control Systems". În Conferința anuală privind aplicațiile de securitate informatică, 480-95, 2020.

https://doi.org/10.1145/3427228.3427660

Kuleshov, Volodymyr, Shantanu Thakoor, Tingfung Lau și Stefano Ermon. "Adversarial Examples for Natural Language Classification Problems", 15 februarie 2018.

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

Demetrio, Luca, Battista Biggio, Giovanni Lagorio, Fabio Roli și Alessandro Armando. "Explaining Vulnerabilities of Deep Learning to Adversarial Malware Binaries." arXiv, 2019.

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

Kuppa, Aditya, Slawomir Grzonkowski, Muhammad Rizwan Asghar și Nhien-An Le-Khac. "Black Box Attacks on Deep Anomaly Detectors." În Proceedings of the 14th International Conference on Availability, Reliability and Security, 1-10. Canterbury CA Regatul Unit: ACM, 2019.

https://doi.org/10.1145/3339252.3339266

Gibert, Daniel, Carles Mateu și Jordi Planes. "Creșterea învățării automate pentru detectarea și clasificarea programelor malware: Evoluția cercetării, tendințe și provocări". Journal of Network and Computer Applications 153 (2020): 102526.

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

Rosenberg, Ihai, Asaf Shabtai, Yuval Elovici și Lior Rokach. "Adversarial Machine Learning Attacks and Defense Methods in the Cyber Security Domain." arXiv, 13 martie 2021.

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

Vă mulțumim! RSVP primit pentru Chio, Clarence, și David Freeman. Învățarea automată și securitatea: Protecting Systems with Data and Algorithms. Prima ediție. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2018.

Vă mulțumim pentru că v-ați abonat la newsletter-ul nostru!

Chio, Clarence și David Freeman. Învățarea automată și securitatea: Protecting Systems with Data and Algorithms. Prima ediție. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2018.

Încărcare...

Încărcare...