研究方向与项目

整理一些安全数据分析、AI驱动安全相关的研究方向与项目。

研究方向

以下来自郑涵师傅的文章：

• 通过LSTM自动生成webshell黑样本
• 基于GAN网络绕过现有深度学习AV检测模型
• 基于遗传优化算法的的自动化0day样本生成
• 基于贝叶斯信念网络的入侵回溯推理
• 通过攻击链路中已回溯出来的信息（进程、网络、文件）横向关联其他被这个团伙入侵的机器，然后继承他们的入侵原因

---

以下来自404师傅的文章：

• LSTM识别恶意HTTP请求@cdxy

• [email protected]

• Phishing URL [email protected]

• 使用深度学习检测[email protected]

• 基于深度学习的恶意样本行为检测@[email protected]云影实验室

相关项目

关于数据源

参考本文档的：开放安全数据集整理

学习笔记和资料整合

• AI-for-Security-Learning

  • “安全场景、基于AI的安全算法和安全数据分析学习笔记（偏工程类学习笔记），持续阅读，保持对业界技术的跟进和迭代。”，404 Not Found师傅的整理一个学习笔记

• Security Data Science Learning Resources

  • 国外研究者，Jason Trost整理的安全数据科学学习资料