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。
澳大利亚临床实验室因三年前一起数据泄露事件被罚2700万元,这是澳大利亚信息专员办公室首次动用其执法权力。
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、风险权重分配和图神经网络分类三重机制。
本文提出了一种名为 IoT-PRIDS 的轻量级非机器学习框架,用于物联网网络的入侵检测。
本文结合相关漏洞分析数据,盘点了2025年MCP最常见的十大安全漏洞与典型案例,帮助开发者和企业安全团队快速进行MCP风险自查。
美国太空网络安全公司正在开发防范“震网”病毒式网络攻击的AI工具。
攻击者可利用有效的公钥触发签名验证失败从而导致身份验证绕过。
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 生成能紧密模拟真实网络行为的合成异常流量数据,以解决 NIDS...
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、推理与修复任务中的实际能力。
一汽丰田、一汽集团、大众汽车、浙江吉利、北京理想、重庆长安、小米汽车、赛力斯、肇庆小鹏、奇瑞汽车、上汽集团、长城汽车、一汽奔腾等13家企业的49款车型符合汽车数据安...
基于大语言模型的解决方案虽灵敏度更高,但会产生较多误报结果,其适用于开发过程,可助力系统开发人员及时察觉潜在缺陷。
经过分析,这并不是传统意义上的“绕过FIDO”,而是一次“FIDO降级攻击”,背后逻辑其实并不复杂。
这一市场将伴随AI技术的飞速发展而快速成长。
独特的“谁开发,谁负责”警报处理模式以及将安全视为软件工程的理念。
结果显示,GPT-4 ADA在漏洞检测中准确率高达94%,显著优于SAST工具。
无需执法机关授权、也无需动辄上万元的无线电扫描仪,只需市售不到1000元的商用硬件即可检测市场主流的蜂窝GPS追踪器。
系统评估大语言模型(LLMs)在软件安全领域的表现,尤其聚焦在漏洞评估、检测、解释与修复四个关键环节。
大模型深入应用,产品能力与运营效率双提升。
文本检测工具中,检测标准参差不齐,明显误判、漏检、乱检的情况均有存在。而图片检测工具中,均对PS后的摄影图片难以识别
结果显示,当前大模型尚难以胜任细粒度漏洞识别任务,尤其是在语句级理解和上下文融合方面表现不尽如人意。
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