第一章：通向智能安全的旅途

1.1? ?人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的主要方式，人類基于機(jī)器學(xué)習(xí)和海量的數(shù)據(jù)，逐步實(shí)現(xiàn)人工智能，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。

1.2? ?人工智能的發(fā)展

A. 谷歌大腦: 是“Google X實(shí)驗(yàn)室”一個(gè)主要研究項(xiàng)目，科學(xué)家們通過將1.6萬(wàn)臺(tái)電腦的處理器相連起來(lái)，使之成為一個(gè)大型中樞網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它能夠自主學(xué)習(xí)。

B. 百度無(wú)人車：項(xiàng)目起始于2013年，由百度研究院主導(dǎo)研發(fā)，技術(shù)核心是“百度汽車大腦”，包括高精度地圖、定位、感知、智能決策與控制4大板塊。

?C. AlphaGo:? 是一款圍棋智能程序，隸屬Google公司，主要工作原理是“深度學(xué)習(xí)”，曾經(jīng)擊敗多名頂尖職業(yè)棋手。

1.3 國(guó)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)安全形勢(shì)

A. 國(guó)內(nèi)部分網(wǎng)站存在Ramnit惡意代碼攻擊

B. 2.7億Gmsil、雅虎、Hotmail賬號(hào)泄露

C. 2016年10月，提供動(dòng)態(tài)DNS服務(wù)的DynDNS遭到大規(guī)模DDOS攻擊，導(dǎo)致多個(gè)大型網(wǎng)絡(luò)癱瘓

D. 希拉里“郵件門事件”

1.4 人工智能在安全領(lǐng)域的應(yīng)用

人工智能在安全領(lǐng)域的應(yīng)用還屬于起步階段

?A. 惡意代碼圖像：?這個(gè)概念最早是2011年由加利福尼亞大學(xué)的Nataraj和Karthikeyan在他們的論文?Malware Images: Visualization and Automatic Classification?中提出來(lái)的，思路非常新穎，把一個(gè)二進(jìn)制文件以灰度圖的形式展現(xiàn)出來(lái)，利用圖像中的紋理特征對(duì)惡意代碼進(jìn)行聚類。

B.OpCode n-gram：是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的概念，早期的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)和統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型與它密不可分。n-gram可應(yīng)用于惡意代碼檢測(cè)，王磊團(tuán)隊(duì)對(duì)APK的特征提取主要分為三大特征：

·結(jié)構(gòu)化特征：包括APK申請(qǐng)的權(quán)限的個(gè)數(shù)，資源文件中包含的圖像文件個(gè)數(shù)和參數(shù)大于20的函數(shù)的個(gè)數(shù)等

·統(tǒng)計(jì)類特征

·長(zhǎng)期惡意APK檢測(cè)的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的特征，包括資源文件中是否包含可執(zhí)行文件，assets文件夾中是否包含APK文件等

參看：?利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行惡意代碼分類 (bindog.github.io)

1.5 算法和數(shù)據(jù)的辯證關(guān)系

算法和數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)解決實(shí)際問題不可或缺的兩大因素，早期的機(jī)器學(xué)習(xí)十分依賴特征的提取。在實(shí)際工作中，不同算法的檢測(cè)效果可能會(huì)差別很大。

1.6 本章小結(jié)

略

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的《Web安全之机器学习入门》笔记第一章的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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