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人工智能黑客讲述:如何欺骗运用机器学习的安全软件?

发布时间:2016-11-03 21:10:39 所属栏目:安全 来源:雷锋网
导读:副标题#e# 小编按:Clarence Chio,毕业于斯坦福大学,师从吴恩达,现为Shape Security 安全研究工程师。本文整理自Clarence Chio在GeekPwn 2016上的分享,小编做了不改变愿意的修改。 今天的主题是Gmail对抗式机器学习。 我是学计算机科学、机器学习的,也

我们来看一下这个软件是否继续在生效。现在让我们重新启动这个虚拟机,然后再去扫描你的文件系统。我们已经确定了是可以通过这个软件的扫描。它可以做各种不同格式的恶意软件的扫描,但是在这里,我们只要关注Windows,它们的标签都做的非常详细,今天也不会过多的赘述。

其实按照刚才所做的演示,即使在今天整个技术还是非常不错的。我们是把这些恶意软件提取到提取器上,再通过另外一个来对它进行传播。我们还有一些种子文件,这些种子文件都是这些恶意软件的样本,可以去帮助我们通过这类的分类器,进入到不断的扩展阶段,就像今年早期我们发布的相关的研究一样。

到了这里,尽管我们能做的还是受到了一些限制,但是我们依旧可以让整个系统变得更加安全。我们希望可以让我们的模型更好地去获得学习,并且更好地实现处理。

我们要做的第二件事情就是采用一些其他的技巧,这样可以降低整个样本的数量,同时也能够使整个文件的尺寸越来越小,加强我们的学习。

当然还有其他这些小技巧,我们在过去几年已经写过很多的研究论文,介绍了很多方法。在这里我们是把它称作深度攻击,同时它也是可以去配置的,哪怕它对深度学习了解的并不多,我们依旧可以自主地去实现,并且生成一些代码看看这个模型是否能够得到提升。

我们希望大家能够加入我们,让我们为网络环境的安全做出点贡献。除此指纹,还包括图像识别、自动识别交通灯都是我们在做的。所以说深度学习已经是我们关注的要点所在。

注:文中图系演讲者在GeekPwn上的ppt内容,小编()已获授权。

人工智能黑客讲述:如何欺骗运用机器学习的安全软件?

(编辑:源码门户网)

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