
DeepPass
Chasser les mots de passe avec l'apprentissage profond

Chasser les mots de passe avec l'apprentissage profond

Un framework d'analyse de logiciels malveillants par apprentissage automatique pour applications Android.

Un fuzzer guidé par mutation pour les pare-feu d'applications Web basés sur l'apprentissage automatique

Une boîte à outils Python pour créer des exemples adversariaux qui trompent les réseaux de neurones dans PyTorch, TensorFlow et JAX.

Réseau de neurones convolutif pour analyser les captures d'écran de pentest

Collection de CVE (travaux) sur l'exploitation binaire de tenserflow

Liens hypertextes invisibles dans les photographies physiques

Rejeu d'événements de sécurité

Règles de transformation de mots de passe par apprentissage automatique

SAFE : Self-Attentive Function Embeddings pour la similarité binaire

Un outil d'apprentissage automatique qui classe les chaînes de caractères en fonction de leur pertinence pour l'analyse de logiciels malveillants.

AIEngine est un NIDS (système de détection d'intrusion réseau) interactif/programmable de nouvelle génération en Python/Ruby/Java/Lua et Go.

Détection avancée des scans de ports, des attaques DoS et des malwares à l'aide de techniques de Machine Learning

CVPR2023 : Clusters non-apprenables : vers des exemples non-apprenables agnostiques aux étiquettes

Première itération du WAF de rétroaction basé sur ML

Une boîte à outils d'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies basée sur les journaux [ISSRE'16]

Plateforme d'analyse d'assemblage évolutive pour l'indexation, la recherche de clones et la classification d'exécutables à l'aide de techniques…

Une bibliothèque d'exemples adverses pour construire des attaques, élaborer des défenses et évaluer les deux.