2024人工智能網(wǎng)絡(luò)安全

目錄 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利用工具協(xié)助分發(fā)和執(zhí)行。人工智能能夠驅(qū)動(dòng)惡意軟件更加自動(dòng)化、智能化13，通過機(jī)最終實(shí)現(xiàn)惡意軟件的自生成、自繁殖及智能規(guī)避。高質(zhì)量的密碼猜測。不依賴人工密碼分析，而是使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（）從實(shí)際的密猜測。擴(kuò)展僵尸網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)了1619，攻擊者可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建由自主智能機(jī)器人組成的尸網(wǎng)絡(luò)允許機(jī)器人對周圍環(huán)境進(jìn)行偵察并自行做出決定。目前，對人和機(jī)器的區(qū)分主要采用全自動(dòng)區(qū)分計(jì)算機(jī)和人類的公開圖靈測試，俗稱驗(yàn)證碼，以防止用戶使用自動(dòng)化機(jī)器人在網(wǎng)站上設(shè)置虛假賬戶。用戶在登錄網(wǎng)站或社交軟件就要求用戶識別以某種方式失真化或動(dòng)畫化的字母、數(shù)字、符號或?qū)ο?，進(jìn)而增加安全性。著名的驗(yàn)證碼系統(tǒng)是由卡內(nèi)基梅隆大學(xué)發(fā)展的系統(tǒng)，其主要思路是將從書2527，驗(yàn)證碼系統(tǒng)防線已經(jīng)被突破，每秒可以準(zhǔn)確識別數(shù)千條驗(yàn)證碼，最終用于實(shí)施詐騙。智能化驗(yàn)證碼攻擊利用支持向量機(jī)，能夠以很高的精度破解圖像運(yùn)行系統(tǒng)，體，查看它們是否與特定物體的輪廓匹配，能夠破解oog、hoo和y等使用的基于文本的驗(yàn)證碼測試?；陂L短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的整體攻擊與模塊化攻擊，對于視頻類型的驗(yàn)證碼有較高的突破率。網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理，將視覺和語義特征整合并預(yù)測最終答案27。首先是提取目標(biāo)驗(yàn)證碼語義一個(gè)ox層計(jì)算概率分布，最后將最大概率作為驗(yàn)證碼答案。有效的方法是讓用于檢測惡意軟件的機(jī)器學(xué)習(xí)引擎中毒（使其無效）從輸入數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，多種類型的投毒攻擊的出現(xiàn)2835，使數(shù)據(jù)池中毒，從而導(dǎo)致輸練或依靠預(yù)先訓(xùn)練的模型進(jìn)行識別，并針對特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)。生成越來越難以檢測的域名。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的引入使惡意域名的生成更具智能，實(shí)現(xiàn)用對抗。通過識別外部訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在的漏洞，攻擊者能構(gòu)建一個(gè)惡意的訓(xùn)練這對多類用于惡意軟件分類的機(jī)器學(xué)習(xí)模型有效。是BruceSchneier于1999年引入的攻擊樹，用于對安全威脅建模，以了解攻擊目標(biāo)的所有未來，人工智能技術(shù)會(huì)全面融入上述攻擊階段[36]認(rèn)證技術(shù)37。這一技術(shù)3740從暫態(tài)信號、調(diào)制信號、頻譜響應(yīng)及傳感器響應(yīng)等信號中提取信號特征、降低維度、生成指紋及識別指紋五個(gè)階段。是否具有惡意功能37。在利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析代碼量龐大、代碼特征或運(yùn)行行為特征復(fù)雜的惡意軟件方面，業(yè)界已有一些研究37。件進(jìn)行特征提取和分析；利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)模型提取ndos文件特征，求取異常值；使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析ndo二進(jìn)制文件，可以檢測函數(shù)的開始位置和結(jié)利用樸素貝葉斯分類算法對特征進(jìn)行分類，判斷內(nèi)核驅(qū)動(dòng)中是否含有ook網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)森林方法，動(dòng)態(tài)分析移動(dòng)終端惡意軟件，能夠取得非常高的準(zhǔn)確率37。利用程中的惡意軟件。學(xué)習(xí)聚類模型對所識別的一系列惡意功能進(jìn)行分類45。首先定位二進(jìn)制文件中的惡意功能組件，使用自編碼器進(jìn)行樣本重建。自編碼網(wǎng)絡(luò)內(nèi)層存在壓縮，學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的關(guān)鍵分函數(shù)映射到聚類模型中來預(yù)測它們的功能類別。進(jìn)行識別47。首先是對芯片硬件中的功能進(jìn)行分類，使用預(yù)訓(xùn)練的邏輯回歸分類器來分關(guān)部分的隱藏特征并用于構(gòu)建模型，從而發(fā)現(xiàn)木馬。件語義，對類似行為進(jìn)行聚類，從而分析行為模式58。首先是構(gòu)建用戶實(shí)體行為模型，義相似的子圖歸入集群，每個(gè)集群定義為一個(gè)行為并生成行為指紋。器學(xué)習(xí)的Web應(yīng)用安全檢測[59-64]b應(yīng)用安全檢測技術(shù)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)b應(yīng)用特征，并使用相似性指標(biāo)發(fā)現(xiàn)b應(yīng)用中的安全異常64。首先是學(xué)習(xí)b應(yīng)用特征，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以隨機(jī)抽樣的方式對所有b應(yīng)用截圖進(jìn)行訓(xùn)練。通過迭代訓(xùn)練，根據(jù)嵌入向量之間的距離被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的最后一個(gè)檢查點(diǎn)錯(cuò)誤分類的示例來調(diào)整模型權(quán)重。其次是根據(jù)相似性指標(biāo)檢測b應(yīng)用中的安全異常。在檢測時(shí)，與目標(biāo)b應(yīng)用距離最近的截圖是異常應(yīng)用截圖。使用卷積網(wǎng)絡(luò)距離之后，被檢測的b應(yīng)用截圖被分配到具有最小距離的b應(yīng)用中，并根據(jù)相似性指標(biāo)發(fā)現(xiàn)其中的安全異常。端點(diǎn)威脅監(jiān)測和響應(yīng)是用來監(jiān)測和調(diào)查主機(jī)端點(diǎn)上的可疑活動(dòng)及其痕跡的工具，是相對能力。端點(diǎn)威脅監(jiān)測和響應(yīng)的核心是學(xué)習(xí)可執(zhí)行文件或進(jìn)程行為特征6567。常67。首先是學(xué)習(xí)端點(diǎn)工作模型，使用進(jìn)化學(xué)習(xí)與圖學(xué)習(xí)技術(shù)，對端點(diǎn)工作時(shí)產(chǎn)生的大關(guān)響應(yīng)。統(tǒng)的日志、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)的工作記錄等37。傳統(tǒng)人工分析數(shù)字證據(jù)的方式存在時(shí)間長、過程復(fù)雜等問題，并且需要分析的證據(jù)量越來越大，利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行取證分析能夠從大量數(shù)據(jù)中迅速找到高價(jià)值信息。模型對犯罪現(xiàn)場的提取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，還原網(wǎng)絡(luò)犯罪流程70。首先是學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)犯罪行為出的節(jié)點(diǎn)統(tǒng)一起來，還原整體犯罪流程。[71-73]感及形成的輿情進(jìn)行分析73。首先是對網(wǎng)絡(luò)群眾情感狀況進(jìn)行分類訓(xùn)練，使用增加了注意力機(jī)制的長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)，將情感常識知識納入網(wǎng)絡(luò)端到端訓(xùn)練，訓(xùn)練獲得的是緊密集成情感常識知識的循環(huán)編碼器。其次是對網(wǎng)絡(luò)中采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對其中涉及的群體情感進(jìn)行歸類分析，并基于一定時(shí)間序列的情感數(shù)據(jù)表征，分析產(chǎn)生的輿情?；?guī)律，并預(yù)測未來態(tài)勢75。首先是學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢變化規(guī)律，使用具有時(shí)間反饋神測錯(cuò)誤的事件，可以將其作為上一步訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行調(diào)整。等機(jī)器學(xué)習(xí)方法7681，自動(dòng)學(xué)習(xí)代碼特征，并在此基礎(chǔ)上挖掘代碼中可能存在的威脅，以及損壞計(jì)算系統(tǒng)安全性的缺陷和不足。訓(xùn)練的向量輸入，由其學(xué)習(xí)軟件代碼之間的語義聯(lián)系，并從中尋找漏洞81。首先是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，利用大量軟件程序作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中一些程序具有已知漏洞。在訓(xùn)練過程網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測技術(shù)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中體現(xiàn)的群體情緒關(guān)聯(lián)關(guān)系及其變化模式，并給出未來輿情走向83。首先是學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)輿情關(guān)聯(lián)與變化模式，通過長短時(shí)記憶網(wǎng)測。MITREATT＆CK框架中近300種常規(guī)對抗策略與技術(shù)，并可以每天篩選多個(gè)組織的人工關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的保護(hù)一直是各國政府和軍隊(duì)的網(wǎng)絡(luò)防御重點(diǎn)，5、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能技別機(jī)制、自動(dòng)化的事件分析檢測與精確響應(yīng)等全局運(yùn)維能力。業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施，從中央位置進(jìn)行檢測，并將小型探針設(shè)備部署到變電站中，對所有特征迅速確認(rèn)等，使電力基礎(chǔ)設(shè)施在遭受攻擊后迅速恢復(fù)。學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法的人工智能安全檢測引擎，將能夠更好地處理工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中海測、識別各類網(wǎng)絡(luò)安全威脅，提升安全檢測的效率、精準(zhǔn)度和自動(dòng)化程度84。在網(wǎng)絡(luò)入檢測結(jié)果并提供給用戶，實(shí)現(xiàn)對異常網(wǎng)絡(luò)行為、o、僵尸網(wǎng)絡(luò)等安全威脅的檢測84。件家族特征，預(yù)測進(jìn)化方向，提前進(jìn)行防御。利用人工智能技術(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性安全態(tài)勢分之后，在調(diào)整方向的同時(shí)采取多個(gè)小步驟，由此提出了基本迭代法M，并進(jìn)一步擴(kuò)展到迭代最小可能類方法M86。為了使樣本擾動(dòng)盡可能地不易被人類視覺發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)對抗樣本的生成機(jī)制都采用了約束范數(shù)或2范數(shù)的方式，如poo算法，其可以生成針動(dòng)的0范數(shù)，并構(gòu)建了對抗攻擊算法。利用算法，在圖像分類的應(yīng)用場景基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)非常容易被M、、＆、W等對抗樣本生成算法所生成的對抗樣本攻破，能夠使其誤報(bào)率、漏報(bào)率都達(dá)到100%，即能夠產(chǎn)生正本，能夠使一系列入侵檢測算法的檢測效能趨于零，達(dá)到欺騙入侵檢測的目的?；趯褂?xùn)練方法的對抗性魯棒增強(qiáng)技術(shù)，是當(dāng)前唯一的、能夠在面對最強(qiáng)大的白盒黑盒對抗樣本生成方法時(shí)，仍然保持一定可用分類準(zhǔn)確率的技術(shù)（的深度學(xué)習(xí)對抗性魯棒增強(qiáng)技術(shù)的分類準(zhǔn)確率基本都被降為零）。在對抗樣本防