今年是Agent的主旋律,随着近期Blackhat DEFCON 以及各大赛事 会议的开展,AI与安全的话题不断碰撞,在这其中,AI自动化漏洞挖掘/渗透?AI是否能代替人类安全工作人员?或安全怎么才能不被AI代替? 一直是热门的话题 本文将以AI赋能安全方面,至少在明面上来说,目前产品工程与经营都比较完善的XBOW来进行分析 一同观看目前AI for安全的前沿在那一步?
LLM赋能安全领域前沿研究“甚少”,在研究该领域的前沿论文科研时发现了一个很开创性的漏洞检测框架,本文的核心目标是设计一个针对PHP漏洞检测的LLM框架RealVul,以弥补现有研究的不足。具体而言,关注如何从真实项目中定位漏洞触发点并提取有效样本、如何通过代码预处理突出漏洞特征、以及如何利用半合成数据扩充稀缺样本
PHP在Web应用中的普遍漏洞以及开发者、安全公司和白帽黑客为解决这些问题所做的努力。传统的静态、流和污点分析方法在性能上存在局限性,数据挖掘方法常受到误报/漏报的困扰,而近期基于深度学习的模型(主要是基于LSTM)并不天生适合程序语义等图结构数据。DeepTective是一种基于深度学习的PHP源代码漏洞检测方法,其核心创新在于采用混合架构,结合门控循环单元(GRU)处理代码令牌的线性序列(语法信息),以及图卷积网络(GCN)处理控制流图(CFG)(语义和上下文信息)
对抗图像是一种精心设计的输入数据,通过对原始图像进行细微修改,使机器学习模型(尤其是深度神经网络)产生错误的分类输出。