与时俱进。
本文实验从三个数据集、多种分类任务中,较全面的对比传统机器学习与深度学习的分类表现。
防火墙升级为混合网格防火墙品类。
零信任技术自诞生以来,秉持“永不信任,始终验证”的安全理念,打破了传统网络安全工作基于网络边界构建信任的...
本文做了详细的特征工程,提出了一种面向加密恶意流量分析的新型特征设计思路。
利用大语言模型(LLM)驱动生成现实感极强的shell命令响应,以突破传统低/中交互蜜罐响应静态、可被识别的局...
本文提出了一种名为 GlareShell 的创新性PHP Webshell检测框架,该框架基于图学习技术,融合了语义嵌入、风险...
A2智能体框架通过模仿人工分析过程,来识别安卓应用中的漏洞,并对其进行验证;A2的主要创新在于通过验证器消...
作者认为通过减少序列长度,可以为 NER 任务提供更高效的推理方案。
本文揭示了NAT规范中长期存在但未被关注的一个路径MTU侧信道问题,并进一步利用该漏洞实现了一种可规模化远程...
本文提出了一种名为LLM-TIKG的创新性威胁情报知识图谱构建框架,该框架基于大语言模型技术,融合了少样本标注...
本文将从AI系统分类及架构出发,分析不同类型AI系统的威胁特征,并介绍现有的威胁分析框架。
本文提出的FALCON体系代表了一种以大语言模型和Agentic AI技术为核心驱动力的新一代网络威胁智能响应方案。
人类心理学说服策略可以有效迁移至LLM。
本文提出了一种通过整合生成对抗网络(GANs)来增强网络入侵检测系统(NIDS)性能的新方法,该方法利用 GANs...
本文对固有后门进行了系统性研究,发现它们广泛存在于干净模型中,与注入型后门一样具有危险性,是一种新型攻...
本研究首次从迭代、真实、多维度的实证视角,系统评价了主流大语言模型在跨复杂层级C++与Python软件缺陷检测...
我们设计了一种简单有效的攻击策略,利用辅助模型生成满足特定约束的注入文本,从而最大化KL散度。
作为数据安全和隐私保护的关键一环,如何确保设备身份的安全可信?
测试结果显示,8类安全维度的不合规率整体分布在28%至51%之间,其中涉黑灰产、谣言和诈骗类均超过40%。在攻击...
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