Решение безопасности на базе ИИ DeepArmor способно обнаруживать атаки на дроны во время полета.
Операторы вымогательского ПО первыми разработали новые способы обхода продуктов безопасности конечных точек.
БД промышленного масштаба SoReL-20M состоит из 20 млн файлов Windows Portable Executable, 10 млн из которых являются образами вредоносного ПО.
Специалисты разработали схему систематизации подходов, используемых злоумышленниками для саботажа моделей машинного обучения.
Специалисты создали изображение, которое для невооруженного глаза выглядело как один человек, а для системы распознавания лиц – как другой.
Новый метод основан на сопоставлении двух нейронных сетей.
Исследователи представили самую эффективную на сегодняшний день систему обхода алгоритмов распознавания лиц Fawkes.
Эксперты NIST создали модель ИИ для обнаружения злонамеренного перехвата BGP.
С помощью глубокого обучения мошенники создают фишинговые видеоролики с участием звезд шоу-бизнеса.
Специалисты обучили модель ИИ извлекать из неструктурированных текстовых данных информацию об угрозах.
Итальянские специалисты создали алгоритм машинного обучения, способный распознавать Android-приложения с точностью до 97%.
Новый алгоритм способен успешно пройти текстовую CAPTCHA всего за 0,05 с.
Нейросеть Inception-v3 правильно распознает один и тот же объект лишь в 3% случаев.
Ученые впервые использовали машинное обучение для создания универсального отпечатка пальца.
Обученный с помощью EMBER ИИ способен отличать вредоносные файлы от легитимных по их свойствам.
Из-за нехватки собственных мощностей разработчики могут отдавать свои модели ИИ на обучение вредоносным третьим сторонам.
Изменение небольших последовательностей байтов позволяет обмануть антивирусы даже в том случае, если они используют технологии машинного обучения.