生成式人工智能在加强数字防御的作用
通过深度学习模型,如生成对抗网络(GAN)和变分自动编码器(VAE),生成式AI可以从庞大的数据集中学习并识别出复杂的攻击模式和漏洞,从而提高威胁检测的准确性。网络钓鱼检测和预防生成式AI通过分析和比较大量合法和恶意内容的数据集,加强了对网络钓鱼攻击的防御。它能够模拟和预测潜在的网络钓鱼攻击,帮助用户识别和避免陷...
派拓网络:以AI防御对抗AI攻击
·开发恶意代码:即便是不具备编码技能的威胁者也能使用AI工具创建恶意软件和其他代码。如今,许多AI工具都能通过简单的指令或输入来修改或创建代码。通过创建自定义脚本、开发新的恶意软件变体,以及不断改进工具,威胁者能够避免被发现并提高攻击效果。·自动利用漏洞:AI可用于自动发现和利用应用或系统中的漏洞。借助机器...
...FedDAA:一种鲁棒联邦学习框架用于保护隐私和防御对抗攻击
图2不同模型分解参数下DLG攻击重建的图像(决定了服务器可获得梯度的比例)图3不同下原始图像与攻击重建图像之间的SSIM值实验结果大量实验结果表明,本文提出的FedDAA能与通用联邦学习达到相同的模型收敛效果,且能在保护隐私的同时,兼容对抗攻击防御。图4FedDAA和传统联邦学习框架下模型训练效果:(a)MNIST数据集...
OpenAI安全系统负责人长文梳理:大模型的对抗攻击与防御
白盒攻击(White-boxattacks)假设攻击者可以完全访问模型权重、架构和训练工作流程,这样一来攻击者就可以获得梯度信号。这里我们并不假设攻击者能获得全部训练数据。这仅适用于开源模型。黑盒攻击(Black-boxattacks)则是假设攻击者只能访问API类型的服务——攻击者可以提供输入并获取反馈的样本y,而不知道有关...
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
对此,首先在Atari游戏,即动态视频中实现深度Q网络(DeepQNetwork,DQN)智能体模型;其次使用快速梯度符号方法(FastGradientSignMethod,FGSM)白盒攻击与黑盒攻击、投影梯度下降(ProjectedGradientDescent,PGD)攻击和像素攻击对DQN模型进行对抗攻击实验;最后使用基于高斯数据增强的随机化防御和对抗训练...
ACM MM24 | 复旦首个基于扩散模型的视频非限制性对抗攻击框架
对抗防御鲁棒性实验研究团队在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(www.e993.com)2024年10月26日。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...
2024年网络安全威胁继续加剧,如何在攻防对抗中稳操胜券
天擎EDR“六合”高级威胁防御引擎,对高危的针对系统组件攻击的远程代码执行(RCE)漏洞和本地提权(LPE)漏洞采用“靶向防御”的方法进行精准的识别与拦截。在实现漏洞攻击防御的技术方案中,综合评估对系统兼容性与稳定性的影响,实现轻量稳定、低误报率的检测与精准拦截技术。
派拓网络:以AI防御对抗AI攻击
开发恶意代码:即便是不具备编码技能的威胁者也能使用AI工具创建恶意软件和其他代码。如今,许多AI工具都能通过简单的指令或输入来修改或创建代码。通过创建自定义脚本、开发新的恶意软件变体,以及不断改进工具,威胁者能够避免被发现并提高攻击效果。自动利用漏洞:AI可用于自动发现和利用应用或系统中的漏洞。借助机器学习...
企业高社工、高对抗的钓鱼攻击,安全大模型何解?
通过3万高对抗钓鱼样本与100万白样本测试验证,对比传统方案,安全GPT+aES探针的检出率从15.7%飞升至91.4%,误报率从0.15%降低至0.046%。2023年APT钓鱼攻击模拟演练的7条攻击链,当前无论是传统还是国际的检测产品,都只能检出1~3条,而安全GPT依靠更高维度的检测能力能够全部检出,检测效果和攻击链完整还原度远超其他...
安全GPT加快构建网络安全新质生产力,引领安全新范式
对此,深信服相关负责人表示,一是未知威胁检测,通过海量HTTP流量、日志等数据预训练和微调,安全GPT可以检测流量中的高对抗攻击行为,如Web0Day、高混淆攻击等;二是高对抗钓鱼检测,安全GPT通过海量数据预训练(邮件协议流量、HTTP流量、终端行为日志、网页、代码等),以及基于钓鱼防御专家经验数据的微调过程,钓鱼检测大模型...