Adversarial attack

Bài báo nghiên cứu về ứng dụng mạng sinh đối kháng hỗ trợ quá trình học chủ động cho IDS được chấp nhận đăng tại Hội nghị khoa học quốc gia REV-ECIT 2021

11 tháng trước

Bài báo nghiên cứu "ALID-GAN: Phương pháp hỗ trợ học chủ động cho hệ thống phát hiện xâm nhập dựa trên mạng sinh đối kháng" của nhóm sinh viên ngành An toàn thông tin được chấp nhận đăng tại Hội nghị khoa học quốc gia REV-ECIT 2021. Chúc mừng nhóm…

Đọc tiếp >>>

Nghiên cứu “Phát sinh dữ liệu đối kháng đánh lừa bộ nhận diện Phishing sử dụng GAN”, của InSecLab được chấp nhận đăng tại hội nghị quốc tế RICE-2021

2 năm trước

Nghiên cứu “Phát sinh dữ liệu đối kháng đánh lừa bộ nhận diện Phishing (lừa đảo) sử dụng GAN”, của nhóm nghiên cứu InSecLab được chấp nhận đăng tại hội nghị khoa học quốc tế RICE-2021. Chúc mừng nhóm nghiên cứu Phòng thí nghiệm ATTT (InSecLab) đã có công trình…

Đọc tiếp >>>

Đánh lừa mạng thần kinh nhân tạo như thế nào?

2 năm trước

  Trí tuệ nhân tạo hoàn toàn có thể bị đánh lừa Mạng nơ-ron hay mạng thần kinh nhân tạo đang được tung hô do đạt được hiệu suất siêu phàm trong nhiều lĩnh vực, nhưng chúng rất dễ bị đánh lừa. Bạn có thể tham khảo một demo về…

Đọc tiếp >>>

NSL-KDD: Góc nhìn chi tiết về tập dữ liệu huấn luyện cho các IDS

3 năm trước

Phương pháp để các hệ thống hoặc mạng có thể tránh bị malware hoặc lưu lượng mạng xấu từ Internet tấn công là triển khai các hệ thống ở các vị trí nhằm bảo vệ các thông tin quan trọng trong các máy tính hoặc hệ thống mạng. Những hệ…

Đọc tiếp >>>

Sự tranh đấu của các hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) hiện nay

3 năm trước

Trong thời đại ngày nay, vấn đề an ninh bảo mật luôn tạo nhiều tiếng vang trong thế giới công nghệ. với lý do chính đáng, các câu hỏi và mối quan tâm xoay quanh quyền riêng tư và sự an toàn của thông tin cá nhân của người dùng…

Đọc tiếp >>>

IDSGAN: Tiềm năng của Hệ thống Phát hiện xâm nhập (IDS) dựa trên Mạng sinh đối kháng (GAN)

3 năm trước

Dưới sự phát triển của các công nghệ học máy – học sâu, nhiều người bắt đầu cũng nhận thức được rằng các Hệ thống phát hiện xâm nhập (Intrusion Detection Systems – IDS) dựa trên phương pháp học máy sẽ chịu nhiều rủi ro trước kiểu tấn công đối…

Đọc tiếp >>>

Tấn công đối kháng (Adversarial Attack) nhắm vào các hệ thống nhận dạng giọng nói tự động

3 năm trước

  Các trợ lý ảo cá nhân như Alexa, Siri hoặc Cortana được nhiều hãng công nghệ triển khai rộng rãi trong những năm gần đây. Các hệ thống nhận dạng giọng nói tự động (Automatic Speech Recognition- ASR) như vậy có thể dịch và thậm chí nhận ra ngôn…

Đọc tiếp >>>

Tuyển Sinh viên thực tập/ Nghiên cứu khoa học về Pháp chứng kỹ thuật số và Cyber Intelligence

3 năm trước

Thông tin tuyển Thực tập sinh – Nghiên cứu khoa học tại PTN An toàn thông tin Nhóm nghiên cứu #CybIntE81 – tại Phòng thí nghiệm An toàn thông tin (UIT InSec Lab) cần tuyển SV thực tập/nghiên cứu khoa học, tham gia vào dự án nghiên cứu khoa học về lĩnh…

Đọc tiếp >>>

Tấn công đối kháng – adversarial attack: lỗ hổng an ninh của các hệ thống trí tuệ nhân tạo

3 năm trước

Nếu lĩnh vực học máy (machine learning) có một điểm yếu nguy hiểm tương đương với kịch bản tấn công 51% trong các hệ thống tiền mã hóa (blockchain), thì khả năng dễ bị phá hoại từ kiểu tấn công đối kháng (adversarial attack) chính là điểm yếu sống còn…

Đọc tiếp >>>