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SUCEFUL:将ATM变得“惟命是从”的新型恶意程序

近日,美国网络安全公司FireEye的专家发现了一种针对ATM自动取款机的新型恶意程序——SUCEFUL。这已经不是第一个旨在破坏ATM机的恶意程序了,在过去几年,安全专家已经检测到的针对ATM取款机的恶意程序有Ploutus及tyupkin。 SUCEFUL的特殊之处? 根据FireEye实验室研究显示:SUCEFUL是第一个多厂商的ATM机恶意程序,严重威胁着银行业发展。 这款名为SUCEFUL的ATM恶意程序拥有一套完整成熟的代码,通过供应商或者平台进行设备感染。被感染的ATM将会变成一台“惟命是从的机器”。首先,SUCEFUL恶意程序会关闭ATM的安全传感器,避免被检测到;然后根据攻击者意愿进行吞卡;最后在神不知鬼不觉的情况下,只向攻击者吐卡。另外,SUCEFUL还可以读取银行卡(包括磁条和芯片)的数据,通过ATM简单的数字按键实施进一步的操作。 与其他的ATM的恶意程序类似,suceful通过一个叫做XFS管理器的作为中间件,实现应用程序接口(恶意程序)和外围设备(例如,打印机,饮水机,读卡器等)之间的连接。 SUCEFUL 恶意程序针对迪堡保险柜和NCR自动取款机可以实现:...

如何用自动机器学习实现神经网络进化

雷锋网按:本文由图普科技编译自《Design by Evolution: How to evolve your neural network with AutoML》,雷锋网(公众号:雷锋网)独家首发。 对大多数从事机器学习工作的人来说,设计一个神经网络无异于制作一项艺术作品。神经网络通常始于一个常见的架构,然后我们需要对参数不断地进行调整和优化,直到找到一个好的组合层、激活函数、正则化器和优化参数。在一些知名的神经网络架构,如VGG、Inception、ResNets、DenseNets等的指导下,我们需要对网络的变量进行重复的操作,直到网络达到我们期望的速度与准确度。随着网络处理能力的不断提高,将网络优化处理程序自动化变得越来越可行。 在像Random Forests和SVMs这样的浅模型中,我们已经能够使超参数优化的操作自动

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