从“青铜”到“王者”-图嵌入技术的在社区发现应用中的升级之路

图表示学习是一种把模型跟机器学习方法相结合的一类技术,当前比较热门的主要有两大类:图嵌入(Graph Embedding)和图神经网络(Graph Neutral Network)。图模型的应用非常广泛,如社交网络,通信网络。在安全领域图模型也有关越来越广泛的应用,比如黑灰产团伙挖掘、安全知识图谱、欺诈检测等等。

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海量攻击数据的拟合实践

攻防的世界永远是不对等的。威胁情报的理念是从交换和价值传递方向上去解决这个问题,起码让“下一个受害者”做到及时止损。从六度空间的理论来说,如果第一个受害者或安全研究员发现 了威胁,最多只需要传递六次就能到达“第二个受害者”。如果将所 有安全大数据比喻成一座冰山,威胁情报传递的仅仅是浮在水面上 的一角,尤其是水下冰山中的海量攻击数据,拥有巨大的开采价值。 安全厂商通过各种多段在多年内累积的攻击数据,里面包含了大量的 攻击行为,是天枢实验室的发力点之一。其中一个很重要的发力方向 就是利用数据科学方法,去拟合攻击者的思维和攻击特征,最终形 成设备和平台的检测能力。

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