目錄 11.1 31.2 51.2.1 51.2.2 101.3 191.3.1 191.3.2 211.3.3 221.4 241.4.1 241.4.2 251.4.3 251.4.4 271.5 27利用工具協助分發和執行。人工智能能夠驅動惡意軟件更加自動化、智能化13，通過機最終實現惡意軟件的自生成、自繁殖及智能規避。高質量的密碼猜測。不依賴人工密碼分析，而是使用生成對抗網絡（）從實際的密猜測。擴展僵尸網絡出現了1619，攻擊者可以利用機器學習技術構建由自主智能機器人組成的尸網絡允許機器人對周圍環境進行偵察并自行做出決定。目前，對人和機器的區分主要采用全自動區分計算機和人類的公開圖靈測試，俗稱驗證碼，以防止用戶使用自動化機器人在網站上設置虛假賬戶。用戶在登錄網站或社交軟件就要求用戶識別以某種方式失真化或動畫化的字母、數字、符號或對象，進而增加安全性。著名的驗證碼系統是由卡內基梅隆大學發展的系統，其主要思路是將從書2527，驗證碼系統防線已經被突破，每秒可以準確識別數千條驗證碼，最終用于實施詐騙。智能化驗證碼攻擊利用支持向量機，能夠以很高的精度破解圖像運行系統，體，查看它們是否與特定物體的輪廓匹配，能夠破解oog、hoo和y等使用的基于文本的驗證碼測試?；陂L短時記憶網絡及卷積神經網絡構建的整體攻擊與模塊化攻擊，對于視頻類型的驗證碼有較高的突破率。網絡進行推理，將視覺和語義特征整合并預測最終答案27。首先是提取目標驗證碼語義一個ox層計算概率分布，最后將最大概率作為驗證碼答案。有效的方法是讓用于檢測惡意軟件的機器學習引擎中毒（使其無效）從輸入數據中進行學習，多種類型的投毒攻擊的出現2835，使數據池中毒，從而導致輸練或依靠預先訓練的模型進行識別，并針對特定任務進行微調。生成越來越難以檢測的域名。機器學習技術的引入使惡意域名的生成更具智能，實現用對抗。通過識別外部訓練的神經網絡中存在的漏洞，攻擊者能構建一個惡意的訓練這對多類用于惡意軟件分類的機器學習模型有效。是BruceSchneier于1999年引入的攻擊樹，用于對安全威脅建模，以了解攻擊目標的所有未來，人工智能技術會全面融入上述攻擊階段[36]認證技術37。這一技術3740從暫態信號、調制信號、頻譜響應及傳感器響應等信號中提取信號特征、降低維度、生成指紋及識別指紋五個階段。是否具有惡意功能37。在利用機器學習技術分析代碼量龐大、代碼特征或運行行為特征復雜的惡意軟件方面，業界已有一些研究37。件進行特征提取和分析；利用深度神經網絡等深度學習模型提取ndos文件特征，求取異常值；使用循環神經網絡分析ndo二進制文件，可以檢測函數的開始位置和結利用樸素貝葉斯分類算法對特征進行分類，判斷內核驅動中是否含有ook網絡和隨機森林方法，動態分析移動終端惡意軟件，能夠取得非常高的準確率37。利用程中的惡意軟件。學習聚類模型對所識別的一系列惡意功能進行分類45。首先定位二進制文件中的惡意功能組件，使用自編碼器進行樣本重建。自編碼網絡內層存在壓縮，學習訓練中的關鍵分函數映射到聚類模型中來預測它們的功能類別。進行識別47。首先是對芯片硬件中的功能進行分類，使用預訓練的邏輯回歸分類器來分關部分的隱藏特征并用于構建模型，從而發現木馬。件語義，對類似行為進行聚類，從而分析行為模式58。首先是構建用戶實體行為模型，義相似的子圖歸入集群，每個集群定義為一個行為并生成行為指紋。器學習的Web應用安全檢測[59-64]b應用安全檢測技術基于神經網絡學習b應用特征，并使用相似性指標發現b應用中的安全異常64。首先是學習b應用特征，使用卷積神經網絡，以隨機抽樣的方式對所有b應用截圖進行訓練。通過迭代訓練，根據嵌入向量之間的距離被神經網絡模型的最后一個檢查點錯誤分類的示例來調整模型權重。其次是根據相似性指標檢測b應用中的安全異常。在檢測時，與目標b應用距離最近的截圖是異常應用截圖。使用卷積網絡距離之后，被檢測的b應用截圖被分配到具有最小距離的b應用中，并根據相似性指標發現其中的安全異常。端點威脅監測和響應是用來監測和調查主機端點上的可疑活動及其痕跡的工具，是相對能力。端點威脅監測和響應的核心是學習可執行文件或進程行為特征6567。常67。首先是學習端點工作模型，使用進化學習與圖學習技術，對端點工作時產生的大關響應。統的日志、網絡入侵檢測系統的工作記錄等37。傳統人工分析數字證據的方式存在時間長、過程復雜等問題，并且需要分析的證據量越來越大，利用機器學習進行取證分析能夠從大量數據中迅速找到高價值信息。模型對犯罪現場的提取數據進行分析，還原網絡犯罪流程70。首先是學習網絡犯罪行為出的節點統一起來，還原整體犯罪流程。[71-73]感及形成的輿情進行分析73。首先是對網絡群眾情感狀況進行分類訓練，使用增加了注意力機制的長短時記憶網絡，將情感常識知識納入網絡端到端訓練，訓練獲得的是緊密集成情感常識知識的循環編碼器。其次是對網絡中采集的數據進行分析，對其中涉及的群體情感進行歸類分析，并基于一定時間序列的情感數據表征，分析產生的輿情。化規律，并預測未來態勢75。首先是學習網絡安全態勢變化規律，使用具有時間反饋神測錯誤的事件，可以將其作為上一步訓練的數據，對網絡模型進行調整。等機器學習方法7681，自動學習代碼特征，并在此基礎上挖掘代碼中可能存在的威脅，以及損壞計算系統安全性的缺陷和不足。訓練的向量輸入，由其學習軟件代碼之間的語義聯系，并從中尋找漏洞81。首先是神經網絡訓練，利用大量軟件程序作為訓練數據，其中一些程序具有已知漏洞。在訓練過程網絡輿情預測技術利用神經網絡，學習網絡數據中體現的群體情緒關聯關系及其變化模式，并給出未來輿情走向83。首先是學習網絡輿情關聯與變化模式，通過長短時記憶網測。MITREATT＆CK框架中近300種常規對抗策略與技術，并可以每天篩選多個組織的人工關鍵基礎設施的保護一直是各國政府和軍隊的網絡防御重點，5、物聯網、人工智能技別機制、自動化的事件分析檢測與精確響應等全局運維能力。業和基礎設施，從中央位置進行檢測，并將小型探針設備部署到變電站中，對所有特征迅速確認等，使電力基礎設施在遭受攻擊后迅速恢復。學習、深度學習算法的人工智能安全檢測引擎，將能夠更好地處理工業互聯網領域中海測、識別各類網絡安全威脅，提升安全檢測的效率、精準度和自動化程度84。在網絡入檢測結果并提供給用戶，實現對異常網絡行為、o、僵尸網絡等安全威脅的檢測84。件家族特征，預測進化方向，提前進行防御。利用人工智能技術進行關聯性安全態勢分之后，在調整方向的同時采取多個小步驟，由此提出了基本迭代法M，并進一步擴展到迭代最小可能類方法M86。為了使樣本擾動盡可能地不易被人類視覺發現，大多數對抗樣本的生成機制都采用了約束范數或2范數的方式，如poo算法，其可以生成針動的0范數，并構建了對抗攻擊算法。利用算法，在圖像分類的應用場景基于深度學習的網絡入侵檢測系統非常容易被M、、＆、W等對抗樣本生成算法所生成的對抗樣本攻破，能夠使其誤報率、漏報率都達到100%，即能夠產生正本，能夠使一系列入侵檢測算法的檢測效能趨于零，達到欺騙入侵檢測的目的?；趯褂柧毞椒ǖ膶剐贼敯粼鰪娂夹g，是當前唯一的、能夠在面對最強大的白盒黑盒對抗樣本生成方法時，仍然保持一定可用分類準確率的技術（的深度學習對抗性魯棒增強技術的分類準確率基本都被降為零）。在對抗樣本防