关于 机器学习模型 的文章

网络流量的爆炸式增长和应用场景的多样化，使传统的"采样-传输-分析"模式难以满足实时性和准确性的双重要求。智能数据平面技术将机器学习模型直接部署在网络转发设备中，实现了微秒级延迟、...

随着各组织部署人工智能工具来提高检测准确率、简化调查和加强防御，威胁行为者也在利用相同的技术来开发更高效、更具适应性的攻击方法。 本文概述了人工智能在网络安全领域当前及未来发展中的...

TrafficLLM是一个基于微调的网络流量大模型部署框架，通过双阶段微调技术实现专家指令与流量数据的鲁棒表示学习。突破传统网络流处理范式，基于大模型的强大通用能力，实现面向多种复...

添加作者微信，加入交流群最近有位朋友提到需要一个威胁分析平台，支持上传可执行文件并通过机器学习模型输出分析结果。于是，我迅速动手开发了一个初版平台！目前功能还较为基础，但已支持EX...

1. Hugging Face冒出两份恶意机器学习模型，巧妙利用pickle文件避开检测网络安全研究人员在Hugging Face platform上发现了两份利用奇特的“损坏”p...

 关于DroidDetective DroidDetective是一款功能强大的Python工具，该工具可以帮助广大研究人员分析Android应用程序（APK）中潜在的与恶意软件...

在当今数字化时代，信息如洪流般奔涌，我们在享受便捷的同时，也面临着诸多信息安全挑战。黑客攻击手段愈发复杂隐蔽，数据泄露事件频频冲击公众视野，网络诈骗更是花样翻新，传统的信息安全防护...

面向人工智能模型的安全攻击和防御策略综述秦臻，庄添铭，朱国淞，周尔强，丁熠，耿技摘要      近年来，以深度学习为代表的人工智能技术发展迅速，在计算机视觉、自然语言处理等多个领域...

本论坛聚焦于AI技术在计算网络中的创新应用，涵盖网络优化与智能管理、网络安全、云边协同网络、区块链系统、智能物联网、高性能交换网络、机器学习模型交易等关键领域。论坛简介：面向智能制...

随着一种被称为“Sleepy Pickle”的新型“混合机器学习 (ML) 模型攻击技术”的发现， Pickle 格式所带来的安全风险再次凸显出来。根据 Trail of Bits...