来自 DDOS 2022-05-20 16:40 的文章

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利用Avast专家的人工智能预测为2019年做好准备。

在我们的第一部分中,我们讨论了2019年的物联网。在我们的第二部分中,linux服务器cc防御,我们重点讨论了新一年的移动威胁。现在,在我们关于2019年网络安全预测的三部分系列的最后一部分,我们将探讨人工智能(AI)将如何塑造未来一年的威胁。

没有哪个安全领域比AI领域更神秘、更隐蔽。我们现在越来越多地看到对抗性人工智能算法与安全人工智能算法作战。Avast投入巨资开发人工智能算法,以对抗对抗性人工智能的力量,我们在这一领域的学习使我们研究已知存在但尚未完全了解或理解的事物。其中一个新的关注领域是一类称为DeepAttacks的攻击。

我们将"DeepAttacks"定义为"人工智能算法自动生成的恶意内容",这是一类我们预计会越来越频繁地看到的攻击。

2018年,我们看到了许多研究人员使用对抗性人工智能算法愚弄人类的例子。例如,Buzzfeed制作的假奥巴马视频中,奥巴马总统以令人信服的方式说出了假句子。这通常被称为"deepfake",cc高防cdn,其特点是使用人工智能欺骗人们。我们还看到了对抗性人工智能愚弄甚至是最聪明的目标检测算法的例子,例如在这个例子中,算法被欺骗,认为停车标志是45英里/小时的标志。但人工智能生成的"假新闻"的真实例子很少,因此,我们很幸运。

与此同时,深度攻击可以以假URL或HTML网页的形式大规模地表现出来。它们可以用来在僵尸网络中生成虚假的网络流量。2019年,我们预计将更普遍地部署深度攻击,试图躲避人眼和智能防御。我们也在努力磨练针对深度攻击的特殊检测,以便在它们达到放大比例之前识别和阻止它们。

攻击者现在拥有复杂的算法,国内cc防御,可以识别和瞄准具有特定特征的房主(例如大量苹果设备,防火墙防御ddos攻击,或至少有10台易受攻击的设备,等等)。然后,他们可以自动化针对所需目标设备的下一阶段集中攻击(例如,使用适合特定设备类型的密码破解程序,适合加密挖掘的设备)。因此,整个恶意链可以实现自动化。

我们预测,人工智能将在终止克隆钓鱼行为方面发挥重要作用,即攻击者创建一个几乎相同的合法消息副本,诱使受害者认为它是真实的。电子邮件从一个类似于合法发件人的地址发送,邮件正文看起来与前一封邮件相同。唯一的区别是,邮件中的附件或链接已与恶意链接交换。

我们预测AI将非常有效地检测与这些克隆网络钓鱼攻击相关的短期网络钓鱼网站。人工智能可以在两个方面比传统算法移动得更快——第一,通过准确识别新的可疑域;第二,通过利用视觉检测域的快速算法匹配钓鱼网站的布局,并识别假冒网站。此外,人工智能会随着时间的推移学习,跟踪趋势,并监控恶意软件的发展。

不幸的是,随着攻击者花费时间和金钱收集特定于目标的信息,如伪造据称来自您孩子的学校、您公司CEO等的电子邮件,有针对性的矛式网络钓鱼技术将继续取得成功,与其他许多人一样,一个有强烈动机的攻击者通常会找到一条进入的途径,这取决于其他检测技术,如行为引擎,联盟集群ddos防御系统,来阻止这种威胁。

十多年来,人类通过阅读文本信件并正确转录它们,在网络上证明了人性。它是当时证明你不是机器人的最有效工具。

好吧,不再是了。

Vicarious在2017年末首次完成的工作表明,验证码——即使是复杂的验证码——也可以被算法打破。这导致了行为分析的引入,通过对互动的可疑程度进行风险评分,从而识别网站上的bot活动,并结束了要求用户在方框中输入扭曲文本以证明自己是个人的需要。就连最大的CAPTCHA提供商reCAPTCHA也在从基于文本的CAPTCHA转向。该技术已被黑客吸收,因此,我们将在2019年看到文本验证码的终结,至少在所有具有安全意识的网站上是如此。

AI将在明年及以后继续变得越来越普遍。虽然我们相信人工智能能带来的好处远比坏处多,但工具的用处和使用工具的人一样大。2019年前,请一直关注本博客,了解人工智能的现状。为了更全面地了解2019年网络安全风险,下载并阅读2019报告的完整AvAST预测。来自AVAST和捷克技术大学的新研究将自动特征提取应用于机器学习以自动化数据处理管道。胡:从研究人员Sadia Afroz那里发现AvAST如何使用庞大的数据集来快速更新新模型,提供关键性的,直到第二次保护。

了解来自11个国家的演讲者和演讲者是如何吸引人满为患的人群来了解人工智能的新方向的。