智慧城市安全运营体系建设及展望
智慧城市的安全建设也不可能一蹴而就，而是一个长期运营，不断完善的过程。
智能安全运营平台的进阶之路
2014年，绿盟科技内部启动P2SO；2015年，绿盟科技发布智慧安全2.0战略。这些战略的核心，都是将绿盟科技过去以硬件产品为主导的方向升级为给客户提供完整的安全解决方案及安全运营，而平台产品作为安全运营的抓手、解决方案的核心，在战略执行过程中的地位是举足轻重的。
RSA 2020创新沙盒盘点| INKY——基于机器学习的恶意邮件识别系统
2020年2月24日-28日，网络安全行业盛会RSA Conference将在旧金山拉开帷幕。绿盟君已经为大家介绍过入选今年创新沙盒的十强初创公司：Elevate Security 、Sqreen、Tala Security和AppOmni四家厂商了，今天将为大家介绍的是：INKY。
以ATT&CK为例构建网络安全知识图
ATT&CK（Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge ）是一个攻击行为知识库和模型，主要应用于评估攻防能力覆盖、APT情报分析、威胁狩猎及攻击模拟等领域。本文简单介绍ATT&CK相关的背景概念，并探讨通过ATT&CK构建知识图的思考。
安全知识图谱助力内部威胁识别
安全知识图谱（Cyber Security Knowledge Graph）是知识图谱在网络安全领域的实际应用，包括基于本体论构建的安全知识本体架构，以及通过威胁建模等方式对多源异构的网络安全领域信息（ Heterogeneous Cyber Security Information）进行加工、处理、整合，转化成为的结构化的智慧安全领域知识库。
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。
AI新威胁:神经网络后门攻击
深度学习模型具备天生的安全隐患，近些年的研究表明对输入深度学习模型的数据样本进行特殊处理后，可以导致模型产生错误的输出。因此这样的对抗样本实现了攻击深度学习模型的效果。如果我们在神经网络模型的训练过程中，采取数据投毒的方式对模型植入后门，也可实现攻击模型的目的。
利用聚类算法进行数据分析的实例
在人工智能实践中，数据是载体和基础，智能是追求的目标，而机器学习则是从数据通往智能的技术桥梁。因此，在人工智能领域，机器学习才是核心，是现代人工智能的本质。
XAI与可信任安全智能
XAI技术主要研究如何使得AI系统的行为对人类更透明、更易懂、更可信，本文主要讨论了XAI的概念、必要性、关键技术，并简要介绍基于XAI打造可信任安全智能的思考。