本文聚焦于此类诈骗行为的技术防控关键环节,旨在深入剖析其防御体系中的关键难点,并系统阐述构建协同联防机制的有效路径。
本文针对深度学习框架API层面长期普遍存在、危害巨大的“共享漏洞”现象,提出了MirrorFuzz——基于大模型推理、历史Bug知识复用与相似API自动聚类的全流程API模糊测试工具。
金融机构可通过建设数据安全运营体系,实现“符合监管要求、降低安全风险、确保数据合法利用”的发展目标。
我们每天都在“被数据化”——位置、消费、社交、健康…… 但这些关于我们的数据,真的属于我们吗?
《2025-2026年度网络安全态度与行为报告》揭示了人们对于网络安全的态度、信念和行为如何影响安全风险,并提供了切实可行的操作建议,有助于安全意识与文化专业人士更有效...
AI安全平台、机密计算、前置式主动网络安全等。
美国陆军正在利用人工智能开展网络攻防训练和模拟。
人工智能安全威胁的狼终于来了!根据微软最新发布的《2025年数字防御报告》,AI彻底打破了网络安全的攻防平衡,尤其是网络钓鱼的攻击规模和效率大幅提升。
旨在统一美陆军全球部署的数据流、数据服务和治理,重塑未来战争的数据管理体系。
美军网络战军官建议解放前沿网络部队的进攻性网络作战。
近日,DARPA发布2026财年预算报告,总额达49.15亿美元,为全球军用AI发展提供了重要风向标。
《美国网络战略评估》(Evaluating U.S. Cyber Strategy)梳理了美国网络战略的核心要素、能力组织架构及行动案例,指出其在全球拥有领先的进攻能力和联盟体系,但防御体系...
本文为大语言模型在Web漏洞自动利用任务中的工程化落地提供了首个大规模、富有实证意义的阶段性测评与深度机理剖析。
本文设计了一种基于专家经验的网络异常流量自动检测平台。根据专家经验,分别提取正常流量特征与恶意攻击特征,由两个相辅相成的检测模型所组成,可有效检测网络行为中的异...
本文提出 XNIDS 框架,用于解释基于深度学习的网络入侵检测系统(DL-NIDS)并生成可操作防御规则,以支持主动入侵响应。
本框架能够以最小化人工干预,自动完成信息收集、漏洞评估、攻击执行与报告生成等完整流程。
你可能从未想过,你桌面上那个任劳任怨的鼠标,或许正在悄悄地“偷听”你的每一次谈话。
“开盒者”挖掘他人隐私信息并在网上公布,引导网民对“被开盒者”谩骂攻击,侵害公民的人格权益,甚至损害其人身与财产安全。网络作为未成年人的重要社交场域,其匿名性与虚拟...
提出了轻量化安全架构,设计了抗侧信道加速器(集成动态掩码与恒定时间数论变换模块),并引入了冗余计算与光传感器屏蔽双层防护。
本文聚焦自动化机器学习(AutoML)在恶意软件检测中的应用,旨在通过自动化神经架构搜索(NAS)和超参数优化,解决深度学习模型依赖领域专家设计、适配性不足的问题。
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