实体
network security
network security
PulseAugur coverage of network security — every cluster mentioning network security across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
1
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
0
90 天内 1
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
1 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 3 条
-
AI 和多态恶意软件正在打破传统的软件安全信任模型
传统的软件安全依赖于对来源（如批准的供应商或已知存储库）的隐式信任，但这种模式正在瓦解。AI 编码工具、开发者代理和多态恶意软件的兴起意味着代码可能看起来合法，但仍然构成重大风险。安全团队必须将重点从基于来源的信任转移到在代码执行前评估其实际行为和能力，并将零信任原则扩展到代码执行。
-
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。
-
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。