35、网络安全：内部威胁检测与网络事件概率计算

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#内部威胁检测 #机器学习 #人工智能

网络安全：内部威胁检测与网络事件概率计算

1. 内部威胁检测

在当今的网络环境中，内部威胁是一个不容忽视的问题。为了有效应对内部威胁，我们可以从人员和技术两个层面入手。

1.1 人员层面的解决方案

提高人员对内部威胁的认识是最为有效的防御手段之一。通过频繁的培训和沟通，让员工了解内部威胁的形式和危害，运用“见异常，报异常”这一基本原则，使员工能够及时发现并报告可疑活动。客户和公司数据及系统的安全是每个人的共同责任，人员意识的提升与技术手段的结合，能让威胁行为者难以得逞。

1.2 技术层面的解决方案：利用机器学习或人工智能算法

所有的技术选项和商业工具都可以通过机器学习（ML）和人工智能（AI）算法得到优化，使其更高效、更有效。下面我们结合网络杀伤链的不同阶段，介绍一些利用AI和ML算法增强的检测内部扫描活动的能力及相应的检测/预防技术。

杀伤链阶段 阶段描述 检测/预防技术
侦察 内部威胁行为者对目标主机或系统进行侦察活动，识别已知漏洞、暴露的端口或服务等 内部IP扫描检测器、内部端口扫描检测器、用于内部威胁类型用例的用户和实体行为分析（UEBA），可检测已知和未知实体的IP/端口扫描，也可用于受信任用户
突破（武器化+交付） 内部威胁行为者创建恶意软件包并交付到目标主
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LLM网络安全威胁检测能力评估
AI大模型应用之禅
02-21 1114
背景与核心概念：网络安全威胁检测是保障网络安全的关键环节，LLM凭借其强大的文本理解和生成能力，在威胁检测中展现了巨大的潜力。技术原理：介绍了LLM的基本原理，包括神经网络模型和预训练过程。同时，探讨了基于特征提取、分类和协同过滤的方法，以及LLM在不同威胁检测应用中的具体实现。应用与案例分析：通过实际案例展示了LLM在异常流量检测、恶意软件检测和网络入侵检测中的应用效果，验证了其高效性和准确性。能力评估。
AI算力网络与通信：弹性网络的安全保障措施
07-09 995
随着大模型（如GPT-4、PaLM）与边缘智能的普及，AI算力网络已成为支撑大规模AI训练与实时推理的核心基础设施。其弹性特征（动态资源分配、节点按需加入/退出、负载自适应调整）带来了前所未有的安全挑战——传统静态安全模型（如防火墙、VPN）无法应对动态环境下的身份伪造、数据泄露、资源滥用等风险。本文从第一性原理出发，构建了弹性网络安全保障的理论框架（动态信任模型、博弈论防御策略），设计了分层架构（算力层-通信层-调度层-安全层），并结合生产级实现（Rust安全组件、Istio服务网格、量子密钥分发）与。
车载通信网络安全：挑战与解决方案
技术超强的网络安全平台
05-06 1807
当今时代见证了车载汽车技术的巨大发展，因为现代智能汽车可以被视为具有出色外部基础设施连接能力的信息物理系统 [1车载技术支持的现代智能汽车不应被视为类似于机械系统，而是由数百万行复杂代码组成的集成架构，可为车内乘客提供各种实时信息。车载通信技术的当前进步使得更精细的以车载仪表板为中心的通信成为可能，包括与智能手机、传感器、耳机或笔记本电脑以及路侧单元的通信（见图[1]。考虑到网络安全风险，嵌入式硬件支持的车载短距离通信需要迫切关注。最近，我们可以看到研究趋势倾向于安全的车载网络架构。
网络安全漏洞检测与恢复技术研究
niederhoge的博客
07-21 1689
2.1网络安全漏洞的定义与分类网络安全漏洞，简单来说，是指在信息系统的硬件、软件、协议等方面存在的可能被攻击者利用的缺陷或弱点。从更具体的角度来理解，网络安全漏洞意味着系统在设计、实现、配置或运行管理等环节出现了瑕疵，使得攻击者能够突破系统的正常防护机制，获取未经授权的访问、篡改数据、破坏系统功能等。这些漏洞可能存在于操作系统、应用软件、网络设备、数据库等各个层面。网络安全漏洞可以进行多种分类。一种常见的分类方式是根据漏洞产生的原因。
从0到1入门威胁建模：开启网络安全的智慧大门
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
07-11 1063
威胁建模作为保障系统安全的关键手段，其核心在于站在攻击者的角度，全面且深入地剖析系统可能面临的各种威胁。通过资产识别、威胁源分析、攻击路径模拟、风险评估、防御措施设计以及迭代优化等一系列严谨的步骤，我们能够提前发现并解决系统中的安全隐患，有效降低安全事件发生的概率。​在实际应用中，威胁建模的价值不言而喻。无论是银行金库的安全防护，还是智能灌溉系统的稳定运行，又或是复杂的企业信息系统，威胁建模都能为其提供坚实的安全保障。
数学与网络安全：安全协议的数学验证
01-12 1430
第1章 引言 1.1 问题背景 1.1.1 网络安全的挑战 随着互联网的普及和信息技术的发展，网络安全已经成为现代社会的关键议题。在全球范围内，网络安全威胁日益增多，形式也越来越复杂。网络攻击手段的多样化和攻击频率的提升，使得传统的安全防护手段面临巨大的挑
信息安全：入侵检测技术原理与应用.（IDS）
网络安全领域___专研者.
08-24 3521
入侵检测是网络安全态势感知的关键核心技术，支撑构建网络信息安全保障体系。入侵是指违背访问目标的安全策略的行为。入侵检测通过收集操作系统、系统程序、应用程序、网络包等信息，发现系统中违背安全策略或危及系统安全的行为。具有入侵检测功能的系统称为入侵检测系统，简称为 IDS。
卫星互联网安全：机遇、挑战与未来方向
攻防SRC
04-28 2155
在参加2025年第六届网络空间安全前沿论坛分论坛“卫星互联网安全：机遇、挑战与方向”后，我结合现场两位专家——西安电子科技大学杨卫东老师与航天五院502所陈睿老师的演讲内容，整理形成了本文，旨在总结卫星互联网安全领域的最新态势与未来发展方向。
8、网络安全防护：SmartDefense与Web Intelligence技术解析
j7k8l的博客
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本文深入解析了Check Point的SmartDefense和Web Intelligence技术在网络安全防护中的应用。从网络安全概述、常见威胁类型、OSI模型与网络攻击的关系，到应用智能技术的多层次防护机制，文章全面介绍了如何利用这些技术应对结构化威胁、拒绝服务攻击、内外部威胁以及应用层攻击。同时，还分析了这些技术在企业网络、电子商务网站和政府机构网络中的具体应用场景，并通过常见问题解答帮助读者更好地理解相关技术要点。最后，文章展望了未来网络安全技术的发展方向，强调了智能化检测、自动化响应和跨平台集成
网络安全事件应急处置制度的重要性是什么？
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10-06 1175
建立健全的网络安全事件应急工作机制，可以显著提高应对网络安全事件的能力。这包括对事件的预防、监测、报告和应急处置工作，确保在网络安全事件发生后能够尽可能快速、高效地跟踪、处置与防范。：通过有效的应急响应措施，可以最大限度地减少网络安全事件造成的损失和危害。例如，及时隔离受到攻击的系统或网络，防止攻击者进一步扩大攻击面，减少信息泄露的风险，并快速平息用户和外界的关注和质疑。：网络安全事件应急处置制度有助于保护公众利益和维护国家安全、公共安全和社会稳定。
AI安全:智能威胁检测与防御
05-04 653
1. 背景介绍 随着人工智能技术的飞速发展，其应用场景日益广泛，从智能家居到自动驾驶，从金融风控到医疗诊断，AI 正在深刻地改变着我们的生活。然而，AI 技术的进步也带来了新的安全风险，例如数据中毒攻击、对抗样本攻击、模型窃取等，这些攻击手段日益复杂，给 AI 系统的安全带来了严峻挑战。因此，AI 安全问题已成为学术界和工业界共同关注的焦点。
8、计算机与网络安全：犯罪防范与法规遵循
2a4s6d8f0g的博客
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本文深入探讨了计算机与网络安全领域的犯罪防范与法规遵循问题，涵盖计算机取证、可信计算、IT安全政策的制定与实施，以及员工培训在安全体系中的关键作用。文章分析了网络安全的多维度挑战，包括应用程序安全、数据保护、云安全和移动安全等子领域，并详细介绍了美国、欧洲和亚洲的主要网络安全法律法规。同时，探讨了人工智能、零信任架构、区块链和物联网安全等技术发展趋势，强调企业需建立多层次防护体系并加强人才培养。最后，文章展望了未来网络安全的挑战与应对策略，指出只有通过技术、法规与人力的协同努力，才能构建安全可靠的数字环境。
30、网络安全：脚本攻击、病毒威胁与防护策略
k6l7m8n9的博客
09-24 32
本文深入探讨了网络安全中的脚本攻击与计算机病毒威胁，分析了JavaScript和VBScript等脚本语言的安全风险及其防范措施。详细介绍了病毒的复制方式、类型特点及传播途径，并系统梳理了包括访问控制、校验和检查、进程监控、专用杀毒软件、启发式分析器和应用级杀毒在内的多种防护技术及其优缺点。文章还提出了桌面与服务器系统的病毒防护策略，强调综合防护的重要性，展望了人工智能、零信任架构和区块链等未来网络安全发展趋势，为个人和组织提供全面的安全建议。
[机器学习-从入门到入土] 现代机器学习
qq_54636039的博客
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机器学习28：增强式学习（Deep Reinforcement Learn）③
Master_oid的博客
01-04 775
本周的学习重点是增强式学习（Reinforcement Learning, RL）中的Actor-Critic方法。主要深入讲解Actor-Critic框架的核心原理、优势函数的计算、Critic的价值估计方式，以及如何结合Actor和Critic来提升策略学习的稳定性和效率。
Anaconda 加速 AI 模型训练：优化机器学习工作流效率的利器
csdn_aspnet的专栏，请点击博客主页右上角三个点中的私信联系
01-07 1983
Anaconda加速AI模型训练：环境管理是关键。通过conda创建隔离环境，避免依赖冲突；精确控制CUDA等底层库版本，简化GPU适配；无缝集成Jupyter Notebooks实现快速环境切换。Anaconda显著减少环境配置时间，提升实验复现性，将开发者精力集中于模型优化而非环境调试，是AI工作流效率提升的核心工具。
人工智能之核心基础 机器学习 第七章 监督学习总结
咚咚王者的博客
01-04 945
需求推荐算法快速出结果朴素贝叶斯、逻辑回归业务可解释决策树、线性模型高精度竞赛文本分类朴素贝叶斯 > SVM(线性) > 随机森林中小规模通用随机森林（首选）、SVM大数据回归LightGBM、随机森林🎯黄金建议先跑一个简单模型（如逻辑回归或朴素贝叶斯）作为baseline再逐步尝试复杂模型。很多时候，简单模型已经足够好！
机器学习——DBSCAN算法
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2401_83998832的博客
01-09 386
K-means算法的优点：简单，快速，适合常规的数据集缺点：k值难以确定，很难发现任意形状的簇针对K-means算法的缺点，我们来介绍新的DBSCAN算法。
1.机器学习与深度学习
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步骤：1.距离度量： KNN使用距离度量（通常是欧氏距离）来衡量数据点之间的相似性。有的时候需要多个模态的数据， 比如 图片， 文字， 声音。= w x + b （weight权重，bias偏置，此为Linear model（线性模型））(3).序列：“你今天吃什么”，视频（一帧帧图片构成的序列），一行行代码，chatgpt。(2).分类任务：选择题：如预测这图片是狼是狗，预测一句话积极还是消极。(3).生成任务（结构化输出）：简答题：chatgpt。(1).向量 eg：（身高，体重，财富）T。
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