AI Security

本篇用于记录机器学习在安全领域的一些理念和应用技术。

网络信息安全会议

四大顶级学术会议:S&P、CCS、NDSS、USENIX Security。

相关术语

  • Membership Inference Attack 成员推理攻击
  • LLMs: Large Language Models,即大型语言模型。大型语言模型是一种自然语言处理(NLP)技术,其通过深度学习的方法,使用大量的文本数据进行训练,从而使模型能够理解、生成、翻译或完成与人类语言相关的各种任务。

推荐阅读

加国外的其实都没几本书,有精力的可以都先粗读一下再决定精度范围。

目前看过如下几本: - Hands-On Machine Learning for Cybersecurity 《网络安全之机器学习》 -- 今年出了中文版,内容构成挺适合入门的。 - Machine Learning and Security 机器学习与安全 -- 原则上推荐对英文原版,因为,中文版某页介绍我直接对着原版改了3处翻译问题,后面还不知道有多少问题呢orz,作为入门可以看看。 - Web安全之机器学习入门 -- 国内出的比较早的,对入门友好,不过讲的比较简单,相关系列还有几本。 - 《人工智能在网络安全中的应用》 - 《基于人工智能方法的网络空间安全》

机器学习与安全

目前机器学习技术是有切实落地到企业安全业务中,所以无论从技术还是业务的方面,都值得好好学习研究。

机器学习:使用历史数据为以前未见的数据提出预测算法的过程。

数据集中每条数据的每个属性都可以被称为机器学习中的一个特别。

标记数据集:数据集包含我们预测目标的标记(比如:识别欺诈交易的数据中已包含标签注明该交易是否为欺诈),可对其进行监督学习。

如果没有标记,只能进行半监督或无监督学习。

需要将数据集(Dataset)划分成不重叠的训练集和测试集。 训练集比例X%(可任意选择),测试集包含剩余的 100%-X%

Some Questions

What is Machine Learning?

Machine Learning is a set of mathematical techniques, implemented on computer systems, that enables a process of information mining, pattern discovery, and drawing inferences from data.

大语言模型安全 LLM Security

目前主流是针对大语言模型进行攻击,详见笔记大语言模型安全

网络安全之机器学习

机器学习架构

典型的机器学习系统及其子流程:

典型的机器学习系统及其子流程

模型引擎

机器学习模型引擎负责管理机器学习框架运行所涉及的端到端过程,包括:数据准备、特征生成、模型训练、模型测试。 (PS:参考检测模型的构建方法)

性能调整

概率近似正确(PAC)理论:如果算法的广义函数以高概率给出低泛化误差,则认为机器学习系统具有最佳性能。

人工智能安全领域

人工智能背后的技术

攻击检测

  1. 熟悉攻击的过程
  2. 研究每个过程中的技术
  3. 思考如何自动化处理
  4. 手工验证是否可行

检测模型的构建方法

检测模型的构建方法导图

实例1:WebShell检测

实例2:SQL注入检测

检测模型的构建方法

  1. 常用CyberSecurity DataSet

收集一些用于测试的数据集信息

名称 URL 备注
Awesome-Cybersecurity-Datasets ***.com github
Kitsune Network Attack Dataset Data Set ***.com
UNB Dataset ***.com 包含十五种攻击数据集
Publicly available PCAP files ***.com 网络包集合
Collection of Pcap files from malware analysis ***.com 2015
ICS-pcap ***.com 工控pcap包,分类明确

REF

  • 【论文速读】| 针对红队攻击和防御大模型的攻击提示生成
  • Accelerating incident response using generative AI -- Google虽然解雇了Python团队,但正式宣称AI为第一优先,所以他们的安全技术blog依旧值得持续关注。
  • TextAttack Documentation
  • OpenAI Red Teaming Network
  • 大模型安全测试入门指南
  • SecCorpus: 构建安全领域大模型数据的技术实践
  • 人工智能在安全领域中的研究分享
  • Data Mining for Cybersecurity(网络空间安全数据挖掘技术)课表
  • Data-Mining-for-Cybersecurity相关资料
  • 某校网安专业课程介绍
  • AI-for-Security-Learning
  • My-Security-Algorithm-Architecture
  • AI-for-Security-Landing-Guide
  • 如何攻击深度学习系统——可解释性及鲁棒性研究
  • 如何攻击深度学习系统——后门攻防
  • 深度学习在信息安全的应用有哪些可以关注的人或论文