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arXiv论文详述神经网络的新几何构造方法
研究人员开发了一种新颖的神经网络构造方法，将神经网络嵌入统计流形中，特别是利用了对数正态分布。该方法利用了与流形上梯度流等效的哈密顿系统，网络输入由庞加莱圆盘内的动力学定义。诸如突触权重矩阵的旋转等关键组成部分源自SU(1,1)的李群作用，激活函数则源于系统的辛结构。所得出的神经网络架构在金融欺诈检测和网络安全应用中被证明是有效的。
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AI驱动的恶意软件变异挑战传统安全模型
传统的企业安全依赖于识别已知威胁，但由于AI驱动的恶意软件变异，这种方法正在失效。攻击者现在可以快速生成多态变体，这些变体是独一无二且短暂的，使得基于签名和行为的检测方法过时。重点需要从识别恶意软件的外观转移到在执行前理解其预期的恶意行为，这与零信任原则一致。