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人工智能安全

基于異常的IDS的構造方法可以分為三大類,即有監督、半監督和無監督。其中前兩類都需要有標注數據作為基礎,然而在實際生產環境中獲取足夠多的標注數據通常是不現實的。即使對于僅需要正常行為數據的半監督方法來說,獲取或者構造出反映真實場景的各種正常行為實例數據也仍然是非常困難的任務。相對地,無監督方法則不需要任何標注數據,因此在實際中具有更高的可行性。
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人工智能安全

                                                            基于聚類及異常點檢測算法的異常流量識別技術    

 

基于異常的IDS的構造方法可以分為三大類,即有監督、半監督和無監督。其中前兩類都需要有標注數據作為基礎,然而在實際生產環境中獲取足夠多的標注數據通常是不現實的。即使對于僅需要正常行為數據的半監督方法來說,獲取或者構造出反映真實場景的各種正常行為實例數據也仍然是非常困難的任務。相對地,無監督方法則不需要任何標注數據,因此在實際中具有更高的可行性。

采用聚類及異常點檢測算法對未標注的流量數據進行分析,從而直接檢測識別出其中包含的異常行為。具體來說,在系統中我們首先利用Spark分布式計算處理框架對流量數據進行預處理及特征提取,然后利用ELKI提供的豐富聚類及異常點檢測算法進行分析,最后再借助R平臺的出色繪圖能力對檢測識別結果給出可視化呈現。

                                                            基于深度學習的PDF文件嵌入JavaScript檢測    

 

惡意PDF文件有很多種類型,因為PDF文件可以嵌入任何格式的其他文件,如PE文件、Office文件等,但其中很大一部分都嵌入了惡意的JavaScript代碼,利用一些PDF閱讀器的漏洞,一旦PDF文件被打開就會自動執行相應代碼給目標主機帶來危害,這些嵌入的惡意代碼常見的操作包括有訪問惡意鏈接、下載木馬等惡意程序、打開文件中內嵌的其他惡意文件等。

對PDF文件進行深入解析并提取其中嵌入的JavaScript代碼后再利用深度學習進行檢測以判斷是否為惡意代碼,從而實現對嵌入JavaScript代碼的惡意PDF文件進行有效識別。對PDF文件進行結構解析并提取一些結構的元信息(即結構樹)作為深度學習檢測分類器的輸入以進行是否為惡意文件的判別,在研究中發現絕大多數惡意PDF文件樣本在解析后均包含“/JS”或“/JavaScript”的結構標簽,也就是有JavaScript代碼嵌入,而正常文件樣本則幾乎沒有,這樣就會造成“/JS”或“/JavaScript”標簽成為惡意文件的重要判據,但是并沒有進一步檢測JavaScript代碼本身,從而可能會導致誤報。因此,可針對這一問題,將嵌入的JavaScript代碼作為檢測對象進行深入分析,采用多層卷積神經網絡(CNN)的分類模型,實現對嵌入JavaScript代碼的惡意PDF文件更精確的識別。

                                                            基于深度學習的PHP WebShell檢測    

 

WebShell是以PHP、JSP、ASP等網頁文件形式存在的一種命令執行環境,也被稱為網絡后門。通常攻擊者利用網站漏洞將WebShell后門文件傳輸至網站服務器,并與正常網頁文件混在一起,之后就可以通過瀏覽器訪問的方式實現對網站服務器的控制及數據的獲取。

采用多層卷積神經網絡(CNN)框架的方法,針對PHP文件形式的WebShell實現精準的檢測效果。

                                                            基于深度學習的SQL注入攻擊檢測系統    

 

SQL注入攻擊是通過將SQL命令插入到Web表單,或輸入的域名,或頁面請求的查詢字符串中,從而欺騙服務器執行惡意的SQL命令,達到竊取數據、修改甚至破壞后端數據庫等攻擊目的。

采用深度學習算法對URI和POST提交表單中包含的查詢字符串進行分析,構造相應的分類器對SQL注入攻擊進行檢測。具體來說,嘗試使用兩種不同的算法,分別基于多層卷積神經網絡CNN和循環神經網絡RNN。

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