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1、AI纪元:新视角下的企业蓝军演讲人:俍梁演讲人:俍梁 东北大学东北大学 软件学院软件学院个人及团队介绍个人及团队介绍关于个人:东北大学软件学院信息安全专业 大二在读寻云安全团队核心技术支撑广州某公司实验室核心安全研究员上海某局合作技术支撑关于寻云安全团队:自2019年成立以来,团队一直致力于信息安全多领域的研究探索,包括应用安全、系统安全、硬件安全、工控安全、二进制安全、区块链安全等领域团队的目标是研发实用型网络安全产品,输送网络安全优质人才,构筑网络安全防线目前已服务各行业客户:公安部第一研究所公安部第三研究所广东省公安厅广州市公安局中国电子第六研究所 中国联通中国电信华为AI纪元:如何让你
2、的AI迅速成为蓝军突破主力AI纪元:如何让你的AI快速成为核武器供应商AI纪元:如何让你的AI深入敌后AI纪元:AlphaMap-AI coordinated blue Army converged combat platform 致谢AI纪元:如何让你的AI快速成为核武器供应商静态审计模型之注意力模型的细粒度漏洞检测 VulSniper:Focus Your Attention to Shoot Fine-Grained Vulnerabilities.IJCAI-2019,2019:4665-4671那么 如何通过细粒度检测模型进一步提高AI代码审计的准确度?1.增加敏感函数回溯参数过程跟
3、踪2.跟读上海品茶文件3.根据功能点定向审计4.增量数据集回溯训练AI纪元:如何让你的AI迅速成为蓝军突破主力某地市要命的百万级级资产模块化的半自动模块化的半自动AIAI渗透测试渗透测试强化学习目标:提高构建的AI模型的挖掘效率奖惩标准:从开始匹配环境到报告挖掘完成的时间长短创造合适的奖励函数,使得用时越短,奖励越多基于价值的强化学习模型如何解决模型的搜索效率问题:基于博弈论分析强化学习是否应当设置惩罚值设置惩罚值期望收益U1期望收益U2最后结果:U10AI纪元:如何让你的AI深入敌后基于生成对抗的半自动化AV对抗GANs是一种以半监督方式训练分类器的方法,在没有很多带标签的训练集的时候,可以不做
4、任何修改的直接使用代码G的参数更新不是直接来自数据样本,而是使用来自D的反向传播理论上,只要是可微分函数都可以用于构建D和G,因为能够与深度神经网络结合做深度生成式模型GANs可以比完全明显的信念网络(NADE,PixelRNN,WaveNet等)更快的产生样本,因为它不需要在采样序列生成不同的数据.模型只用到了反向传播,而不需要马尔科夫链相比于变分自编码器,GANs没有引入任何决定性偏置(deterministic bias),变分方法引入决定性偏置,因为他们优化对数似然的下界,而不是似然度本身,这看起来导致了VAEs生成的实例比GANs更模糊.相比非线性ICA(NICE,Real NVE等,),GANs不要求生成器输入的潜在变量有任何特定的维度或者要求生成器是可逆的.相比玻尔兹曼机和GSNs,GANs生成实例的过程只需要模型运行一次,而不是以马尔科夫链的形式迭代很多次.AI纪元:AlphaMap-AI coordinated blue Army converged combat platform 寻云安全团队白羽沉欢 火山信安高级攻防实验室 英国华威大学(网络安全中心)University of Warwick(BSC)致谢感谢您的观看!T H A N KY O UF O RY O U RW A T C H I N G