我们的《黑神话:悟空》,应该由自己的网络靶场来守护
这些企业通过强大的模拟和防御平台,帮助银行和政府机构应对日益复杂的攻击,特别是在保护数据隐私和防止大型网络攻击方面,取得了显著成效。需要指出的是,尽管全球网络靶场发展迅速,但作为新兴行业,依然还面临许多挑战,例如:建立一个复杂而高度仿真的网络靶场不仅需要庞大的软硬件资源,还需要大量的人力投入和复杂的技术架构...
中邮消费金融取得对抗样本生成专利,解决人脸识别防御对抗攻击技术...
专利摘要显示,本申请公开了一种对抗样本生成方法、设备、存储介质及计算机程序产品,涉及人脸识别技术领域,该方法包括:确定攻击者图像中的第一人脸区域图像和被攻击者图像中的第二人脸区域图像;基于双分支判别器对抗生成网络的输入图像尺寸对第一人脸区域图像和第二人脸区域图像进行缩放;通过双分支判别器对抗生成网络基于缩...
ACM MM24 | 复旦提出首个基于扩散模型的视频非限制性对抗攻击框架...
研究团队在HGD,R&P,JPEG,Bit-Red和DiffPure等五种防御方法上评估了ReToMe-VA的对抗防御鲁棒性。通过实验,ReToMe-VA在不同防御方法中仍保持较高的攻击成功率。比如HGD和DiffPure防御方法下,ReToMe-VA分别比ACA高出17.5%和4.41%,这表明其在穿透这些防御时的鲁棒性和效率。可视化研究团...
派拓网络:以AI防御对抗AI攻击
比如企业可以充分利用对抗性AI技术来生成和了解攻击,以此不断改进防御。借助AI,企业可以提前部署防御,从而在与对手的对抗中占得先机并在风险演变成全面攻击之前将其化解。通过实施这些策略,企业将提高其有效检测和阻止网络攻击的能力。未来趋势和建议展望未来,预计AI在网络攻击和防御中的作用将进一步增强。威胁者将继...
...FedDAA:一种鲁棒联邦学习框架用于保护隐私和防御对抗攻击
针对联邦学习中对抗攻击防御与隐私保护方法不兼容的问题,广州大学刘文斌教授团队撰写了研究论文:一种鲁棒联邦学习框架FedDAA用于保护隐私和防御对抗攻击。文章信息标题:FedDAA:arobustfederatedlearningframeworktoprotectprivacyanddefendagainstadversarialattack...
2024年网络安全威胁继续加剧,如何在攻防对抗中稳操胜券
场景一:天擎EDR对抗APT攻击2023年至今,天擎EDR“六合”高级威胁防御引擎累计发现与拦截20多起APT组织(APT29、海莲花、白象、蔓灵花、UTG-Q-001等)的攻击事件(www.e993.com)2024年10月26日。近期,海莲花使用最新的"GrimResources"滥用恶意msc文件以钓鱼手段对某政府单位攻击,“六合”高级威胁防御引擎对该攻击行为实现了精准拦截。
OpenAI安全系统负责人长文梳理:大模型的对抗攻击与防御
虽然大多数商用和开源LLM都存在一定的内置安全机制,但却并不一定能防御形式各异的对抗攻击。近日,OpenAI安全系统(SafetySystems)团队负责人LilianWeng发布了一篇博客文章《AdversarialAttacksonLLMs》,梳理了针对LLM的对抗攻击类型并简单介绍了一些防御方法。
基于深度强化学习的对抗攻击和防御在动态视频中的应用
实验结果表明,深度强化学习中的对抗攻击和防御在动态视频应用中同样具有有效性。深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物,是一种新兴的人工智能技术。但是,深度强化学习模型会面临一些安全性和鲁棒性的问题,其中之一就是对抗攻击和对抗防御。对抗攻击是指攻击者针对深度强化学习模型的弱点或缺陷对模型进行攻击...
企业高社工、高对抗的钓鱼攻击,安全大模型何解?
区别于传统检测技术的两个能力就在于攻击意图识别和全链条行为关联分析。精准识别攻击意图,识破伪装欺骗手法再缜密的防御规则,也难以把利用人性弱点的钓鱼攻击一网打尽,以往基于规则和AI小模型的检测技术都无法真正防住钓鱼攻击。安全GPT“另辟蹊径”,基于大模型推理分析,把判断的核心放在攻击意图的分析上,像思维...
第一人称射击游戏哪些值得玩 热门第一人称射击游戏精选
《高达:进化》是一款第一人称团队射击游戏,采用6v6战斗和多种游戏模式,玩家可操控12款经典机动战士进行高速华丽的对战。游戏的UI和玩法类似于《守望先锋》,每个机体都有自己的攻击和防御技能,在战斗中发挥独特作用。游戏将带来全新的对战体验,让玩家享受刺激的团队射击乐趣。