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每日一博 | 详解基于机器学习的恶意代码检测技术

摘要:由于机器学习算法可以挖掘输入特征之间更深层次的联系,更加充分地利用恶意代码的信息,因此基于机器学习的恶意代码检测往往表现出较高的准确率,并且一定程度上可以对未知的恶意代码实现自动化的分析。 本文分享自华为云社区《[当人工智能遇上安全] 4.基于机器学习的恶意代码检测技术详解》,作者: eastmount。 随着互联网的繁荣,现阶段的恶意代码也呈现出快速发展的趋势,主要表现为变种数量多、传播速度快、影响范围广。在这样的形势下,传统的恶意代码检测方法已经无法满足人们对恶意代码检测的要求。比如基于签名特征码的恶意代码检测,这种方法收集已知的恶意代码,以一种固定的方式生成特定的签名,维护这样的签名库,当有新的检测任务时,通过在签名库中检索匹配的方法进行检测。暂且不说更新、维护签名库的过程需要耗费大量的人力物力,恶意代码编写者仅仅通过混淆、压缩、加壳等简单的变种方式便可绕过这样的检测机制。 为了应对上面的问题,基于机器学习的恶意代码检测方法一直是学界研究的热点。由于机器学习算法可以挖掘输入特征之间更深层次的联系,更加充分地利用恶意代码的信息,因此基于机器学习的恶意代码检测往往表现出较高的准...

两个新的 Mozilla Firefox 零日漏洞受到广泛攻击

Mozilla 已将安全补丁更新推送到其 Firefox 网络浏览器,其中包含两个影响巨大的安全漏洞,据外媒Hacker News称,这两个漏洞都在被广泛利用。 两个零日漏洞分别被跟踪为 CVE-2022-26485 和 CVE-2022-26486 : CVE-2022-26485:在处理过程中删除 XSLT 参数可能导致可利用的 use-after-free Bug。(XSLT 是一种基于 XML 的语言,用于将 XML 文档转换为网页或 PDF 文档) CVE-2022-26486:WebGPU IPC 框架中的意外消息可能导致 use-after-free Bug 和可利用的沙箱逃逸。(WebGPU 是一种新兴的 Web 标准,被宣传为当前 WebGL JavaScript 图形库的继承者) use-after-free Bug 是指内存块被释放后,其对应的指针没有被设置为 NULL,这样导致该指针处于悬空的状态。被释放的内存可能被利用来破坏有效的数据,并在受损的系统上执行任意代码。 目前 Mozilla 已承认“我们已经收到了关于野外攻击的报告”,但没有分享关于入侵时间或恶意...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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