машинное обучение

Армия США использует машинное обучение для обнаружения дипфейков

Инструмент DefakeHop объединяет в себе машинное обучение, анализ сигналов и компьютерное зрение.

Разработан симулятор кибератак с машинным обучением

В симуляторе можно создавать вычислительные среды, аналогичные реальным, чтобы отработать на них уязвимости и способы защиты.

Управляемые ИИ самолеты F-16 прошли испытания в виртуальных боях ACE

Испытания прошли в рамках программы Air Combat Evolution, направленной на изучение возможности ИИ автоматизировать различные аспекты воздушного боя.

Связанные с известными APT китайские университеты изучают ИИ и машинное обучение

Проводимые в китайских университетах исследования вскоре могут быть интегрированы в методы, используемые китайскими хакерами из APT-группировок.

Современную систему компьютерного зрения OpenAI можно обмануть с помощью записки

Достаточно написать на бумажке название одного предмета и прикрепить ее к другому, и система ошибочно примет один предмет за другой.

Exposing.AI позволяет находить свои старые фото в наборах данных для обучения ИИ

Пользователи могут и не подозревать, что, публикуя свои фото в интернете, они вносят свой вклад в обучение ИИ.

Приоритизировать киберугрозы поможет искусственный интеллект

Большие объемы получаемых в реальном времени данных мешают ИБ-экспертам эффективно определять очередность реагирования на угрозы.

Машинное обучение прокладывает новый путь для поиска SQLi-уязвимостей

Эксперты использовали обучение с подкреплением для автоматизации процесса эксплуатации SQLi-уязвимостей.

ИИ защитит дроны от атак с использованием уязвимостей 0-day

Решение безопасности на базе ИИ DeepArmor способно обнаруживать атаки на дроны во время полета.

Киберпреступники используют ИИ в атаках на предприятия

Операторы вымогательского ПО первыми разработали новые способы обхода продуктов безопасности конечных точек.

Sophos и ReversingLabs представили БД с 20 млн данных для ИБ-исследователей

БД промышленного масштаба SoReL-20M состоит из 20 млн файлов Windows Portable Executable, 10 млн из которых являются образами вредоносного ПО.

Будущее кибер-угроз – самообучающиеся вредоносные программы

Новый фреймворк Adversarial ML Threat Matrix поможет отражать атаки на ИИ

Специалисты разработали схему систематизации подходов, используемых злоумышленниками для саботажа моделей машинного обучения.

Экспертам удалось заставить систему распознавания лиц «увидеть» нереального человека

Специалисты создали изображение, которое для невооруженного глаза выглядело как один человек, а для системы распознавания лиц – как другой.

Новый способ обучения систем ИИ поможет защитить их от хакеров

Новый метод основан на сопоставлении двух нейронных сетей.

Сбить с толку систему распознавания лиц поможет «напыление» пикселей на фото

Исследователи представили самую эффективную на сегодняшний день систему обхода алгоритмов распознавания лиц Fawkes.

Новая технология на базе ИИ защитит от перехвата BGP

Эксперты NIST создали модель ИИ для обнаружения злонамеренного перехвата BGP.

Мошенники используют машинное обучение для похищения данных россиян

С помощью глубокого обучения мошенники создают фишинговые видеоролики с участием звезд шоу-бизнеса.

Система на базе ИИ использует обработку естественного языка для выявления угроз

Специалисты обучили модель ИИ извлекать из неструктурированных текстовых данных информацию об угрозах.

Алгоритм машинного обучения распознает Android-приложения внутри трафика Tor

Итальянские специалисты создали алгоритм машинного обучения, способный распознавать Android-приложения с точностью до 97%.

Представлен самый эффективный на сегодняшний день инструмент для прохождения CAPTCHA

Новый алгоритм способен успешно пройти текстовую CAPTCHA всего за 0,05 с.

Нейросеть можно обмануть, слегка повернув объект на изображении

Нейросеть Inception-v3 правильно распознает один и тот же объект лишь в 3% случаев.

ИИ создал «мастер-отпечаток» для разблокировки смартфонов

Ученые впервые использовали машинное обучение для создания универсального отпечатка пальца.

Опубликован первый в мире массив данных для обучения ИИ обнаружению вредоносного ПО

Обученный с помощью EMBER ИИ способен отличать вредоносные файлы от легитимных по их свойствам.

Злоумышленники могут обучать ИИ с использованием вредоносных данных

Из-за нехватки собственных мощностей разработчики могут отдавать свои модели ИИ на обучение вредоносным третьим сторонам.

Технологии ИИ могут использоваться для создания «невидимого» вредоносного ПО

Изменение небольших последовательностей байтов позволяет обмануть антивирусы даже в том случае, если они используют технологии машинного обучения.