高防IP_阿里云盾_快速接入

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安全专家正准备突袭拉斯维加斯,参加下周举行的第20届年度后帽大会和BSidesLV,届时将有许多问题需要讨论。从去年开始,他们就开始反思互联网行业的威胁和威胁。2017年美国黑帽展将于7月22日至27日在曼德勒湾会议中心举行。会谈中:Facebook CSO Alex Stamos将发表一个名为"加强我们的游戏:让安全社区重新聚焦于防御,让安全为每个人服务"简报将集中在物联网、恶意软件、智能电网、工业安全和AppSec等领域的漏洞。黑帽兵工厂(星期三和星期四,7月26-27日),独立研究人员和开源社区将现场演示他们的最新工具。活动将包括黑帽营业厅(7月26日至27日星期三和星期四),届时将有270多家安保公司参加。还将有一个职业区,一个创新城市和供应商会议。你可以在947号展位找到我们。索福斯展台怎么了?Sophos的研究人员将全程到场,包括Dorka Palotay,她将讨论她关于费城勒索软件即服务(RaaS)工具包的新论文。技术演示将包括Intercept X概述,特别关注它如何保护客户免受WannaCry等的攻击。而且,对于那些在摊位前停下来说"Sophos是下一代安全"的知情人士,高防服务器和高防cdn,我们将赠送Sophos特别t恤。Sophos数据科学家希拉里桑德斯(Hillary Sanders)将发表一篇演讲(7月26日下午5:05-5:30),cc防御服务,题目是"垃圾输入,垃圾输出:所谓伟大的机器学习模型如何被坏数据搞砸"。Sanders说,随着处理能力和深度学习技术的提高,深度学习已成为大规模检测和分类日益复杂和模糊的恶意软件的有力工具。大量的白皮书鼓吹使用机器学习进行恶意软件检测和假阳性率,但实际上所有这些都是在作者选择培训和测试的单一数据源的上下文中显示的。希拉里在演讲描述中说:准确度统计通常是对某个数据集(如VirusTotal数据)的一部分进行训练,并对同一数据集的不同部分进行测试的结果。但是模型有效性(特别是在极低假阳性率区域的检测率)在新的、不同的数据集上使用时可能会有很大的不同,特别是在实际消费者数据上使用时。在本演示文稿中,我将展示同一深度学习模型的敏感性结果,cc防御是什么,该模型设计用于检测恶意URL,并在3个不同的URL数据源上进行了培训和测试。回顾结果后,我们将深入研究导致结果的原因:1)不同数据源之间的表面差异;2)更高层次的特征激活,我们的神经网络在某些数据集中识别,但在其他数据集中未能识别。瓦纳克里,诺彼亚和7号保险库预计会听到很多关于5月大规模WannaCry爆发和一个月后诺彼亚袭击的消息。这两种病毒都是利用黑客组织影子经纪人(shadowbrokers)泄露的NSA漏洞工具在全球迅速传播开来的。WannaCry的独特之处在于它是由蠕虫传播的勒索软件,而不是通常的网络钓鱼策略。NotPetya是更传统的勒索软件,但仍然比大多数使用NSA工具的人传播得更远。虽然这两个都涉及到由影子经纪人泄露的国家安全局工具,但与会者也可以听到维基解密"7号金库"中情局网络武器的倾倒以及它们可能对关键基础设施造成的风险。物联网物联网威胁在Black Hat讨论了多年,但基本上都是理论上的。在过去的一年里,当Mirai恶意软件被用来劫持面向互联网的网络摄像头和其他设备进入大规模的僵尸网络,然后被用来对Dyn发起协同攻击,Dyn是域名系统(DNS)的几家公司之一。这次攻击使Twitter、Paypal、Netflix和Reddit等主要网站瘫痪。SophosLabs在其2017年的恶意软件预测中指出,攻击者正通过Linux中的漏洞扩大对物联网设备的攻击力度。完整的美国黑帽2017时间表可在这里获得。BSidesLV公司参加"黑帽子"的人还应该看看安全B-Sides(BSidesLV),在那里,会谈将从对工业控制系统和移动应用程序的威胁到如何利用大数据和深度学习来加强防御。这次活动还将着重讨论如何在这个行业发展自己的职业生涯。Sophos的两位数据科学家将在7月25日和26日在托斯卡纳套房举行的活动上发表演讲。其他会谈包括旧金山安全专业人士Allison Miller的"邪恶的东西:大数据背景下的可防御的社会架构、行为经济、机器人蜂箱和坏角色",ddos防御方法弹性ip,以及Meagan Keim的"你的事实对我们来说不安全:俄罗斯信息操作作为社会工程",马里兰大学学院的研究生。索福斯说话Sophos首席数据科学家Joshua Saxe将介绍"新的猫和老鼠游戏:攻击和防御基于机器学习的软件",讲述坏人如何操纵机器学习进行攻击。萨克斯在他的谈话描述中这样描述:机器学习越来越多地融入到软件中,这些软件决定我们的汽车识别出哪些物体是障碍物,我们是否患有癌症,我们应该阅读哪些新闻文章,以及我们是否应该接触到建筑物或设备。到目前为止,技术界关注的是机器学习的好处,而不是安全风险。虽然安全社区已经提出了对机器学习的担忧,但大多数安全专业人士并不是机器学习专家,因此可能会错过操作机器学习系统的方法。我的演讲将有助于缩小这一差距,概述针对机器学习系统的各种可能的攻击,概述使机器学习系统更健壮的最新方法,如何做cc防御策略,以及一个可以攻击(和防御)一个基于启动机器学习的入侵检测系统的方法的现场演示。Sophos首席数据科学家Richard Harang将发表"深入神经网络的见解",他这样描述:深度学习已成为恶意软件工件分类的一个强大工具,然而这些分类器的一般黑盒特性使得评估其结果、诊断模型故障或有效地将现有知识纳入其中变得困难。特别是,单个数字输出-二进制标签或"恶意"分数-对于某些工件来说,它不能提供任何关于该工件的恶意的洞察,也不能为进一步分析提供任何起点。当检查恶意HTML页面等工件时,这一点尤其重要,因为恶意HTML页面通常有小部分恶意内容分布在更大的页面中大量完全良性的内容。在这篇应用演讲中,我们介绍了Ribeiro、Singh和Guestrin开发的LIME方法,并通过大量的演示展示了如何将其从"解释"文本或图像分类的相对简单的领域调整到支持分析员对恶意HTML进行取证分析这一更为困难的问题尤其是,我们不仅可以识别对模型性能至关重要的文档特征(如在原始工作中),还可以使用此方法识别模型"认为"可能包含恶意元素的文档的关键组件。其他特性几年前,洛克迪夫的作品也会被搬来参加新的民谣比赛。

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