人工智能赋能安全应用案例大汇总【AI in Security】
AI in Security
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人工智能领域的发展呈现出蓬勃态势，在这一技术革新浪潮中，各行业均不甘落后于这项变革。与此同时，在'AI+'战略指引下，在网络安全领域同样地
0x1 通信网络安全
通信网络安全主要包含五个核心环节,具体包括身份识别、代码行为分析、异常域名解析、异常流量检测以及智能化安全管理。
技术核心 : 基于零信任思想，实现动态访问信任和身份为中心的访问控制。
应用场景 : 企业网络安全，特别是面对内部和外部的网络访问控制。
整体系统架构图
2、恶意代码分析 - 基于多机器学习模型的恶意代码智能分析检测
基于机器学习的 PE 二进制恶意代码分析检测方案
3、恶意域名检测 - 引入数据增强技术的智能DGA域名检测
运维系统图
身份认证 - 零信任架构的身份认证
技术核心 : 基于多种机器学习算法模型, 自动提取恶意代码的特征并进行分析与检测.
场景描述：在网络安全领域中进行恶意代码的检测任务。该任务涉及多种类型的网络攻击行为识别。
技术核心
应用场景 : 检测和识别基于DGA算法生成的恶意域名，保护网络安全。
整体方案图
4、恶意流量识别 - Webshell通信流量智能检测与规则自动化提取
核心技术 : 基于决策树算法的自动Web shell样本通信流量特征提取
应用场景 : 检测Webshell后门文件，保护网站服务器不受控制及数据窃取。
结构图
5、智能安全运维 - 基于人工智能的自动化响应与处置系统
技术核心 : 整合人工智能技术, 具备自动化的威胁情报分析与应对机制, 并支撑快速响应与处理的安全事件.
应用场景 : 提高企业安全运维效率，降低误报和漏报，加快响应处置速度。
0x2 内容安全
内容安全包括：**骚扰诈骗电话检测、**恶意网页识别
骚扰诈骗电话检测 - 骚扰电话机器人自动应答技术应用
技术核心 : 利用人工智能应答技术，自动拦截和应答骚扰电话。
应用场景 : 防止骚扰电话影响用户，提升用户通信体验。
2. 恶意网页识别 - 基于人工智能的诈骗网站识别方案
技术核心 : 从海量活跃域名中发现潜在诈骗域名，进行内容爬取及分析。
应用场景 : 保护用户免受网络诈骗的侵害，维护网络安全。
0x3 数据安全
数据分级与分类管理 - 数据分级与分类管理
技术核心 : 采用人工智能算法实现对数据的自动级联分类管理机制，并确保关键信息系统的敏感性。
应用场景 : 促进资源共用与知识共享，并构建基于人工智能的数据安全管理体系。
0x4 业务安全
智能安防体系 - 人工智能推动智能安防发展
技术核心 : 整合大数据与人工智能技术, 构建智能化的安全监测与风险预警系统.
应用场景 : 保障物联网设备与数据的安全, 保证物联网系统的安全性与稳定性.
0x5 终端安全
云端联动的诈骗短信智能分析与检测 - 云端联动系统的诈骗短信智能分析与检测
技术核心 : 基于云端数据库和终端识别模型的智能化识别和防御机制。
应用场景 : 防止用户遭遇电信网络诈骗威胁并保障用户通讯环境的安全性。
此节源自该书《人工智能赋能安全应用案例集》，值得了解的读者可以通过以下链接获取完整版本：pan.baidu.com/s/1PdC8NKbLKRDhfkbUiLFzeA?pwd=hzcr 提取码：hzcr
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