Maschinelles Lernen und Sicherheit

Quellcodes zu maschinellem Lernen und Sicherheit.

Übersicht.

• Kurs zu Cybersicherheit und maschinellem Lernen
  Der grundlegende Trainingskurs für maschinelles Lernen für Sicherheitsingenieure.
• Verwundbarkeiten des maschinellen Lernens
  Zusammenfassung der Verwundbarkeiten des maschinellen Lernens.
• Analytics
  Analyse von Paketmitschnittdaten mit k-means.
• CNN_test
  Erzeugen von adversarial examples gegen CNN.
• Deep Exploit
  Vollautomatisches Penetrationstest-Tool mit maschinellem Lernen.
  Deep Exploit wurde auf Black Hat USA 2018 Arsenal , Black Hat EURO 2018 Arsenal und DEF CON 26! AI Village vorgestellt.
• GyoiThon
  Penetrationstest-Tool der nächsten Generation.
  GyoiThon wurde auf Black Hat ASIA 2018 Arsenal , Black Hat ASIA 2019 Arsenal und DEF CON 26! Demo Labs vorgestellt.
• DeepGenerator
  Vollautomatisch zahlreiche Injektionscodes für die Bewertung von Webanwendungen mit genetischen Algorithmen und generativen adversarialen Netzwerken erzeugen.
• Recommender
  Empfehlung optimaler Injektionscodes zur Erkennung von Webanwendungs-Verwundbarkeiten.
• SAIVS (Spider Artificial Intelligence Vulnerability Scanner)
  SAIVS ist eine künstliche Intelligenz zur Erkennung von Verwundbarkeiten in Webanwendungen.
  SAIVS wurde auf Black Hat ASIA 2016 Arsenal vorgestellt.

Kontakt

Isao Takaesu
[email protected]
https://twitter.com/bbr_bbq