网络安全中机器学习大合集 Awesome
网络安全中机器学习大合集 
from:https://github.com/jivoi/awesome-ml-for-cybersecurity/blob/master/README_ch.md#-datasets
历年来那些与网络安全中机器学习相关最好的工具与资源
目录
↑ 贡献
如果你想要添加工具或资源请参阅 CONTRIBUTING
↑ 数据集
- 安全相关数据样本集
 - DARPA 入侵检测数据集
 - Stratosphere IPS 数据集
 - 开放数据集
 - NSA 的数据捕获
 - ADFA 入侵检测数据集
 - NSL-KDD 数据集
 - 恶意 URL 数据集
 - 多源安全事件数据集
 - 恶意软件训练集
 - KDD Cup 1999 数据集
 - Web 攻击载荷
 - WAF 恶意请求数据集
 - 恶意软件训练数据集
 - Aktaion 数据集
 - DeepEnd 研究中的犯罪数据集
 - 公开可用的 PCAP 文件数据集
 - 2007年TREC公开垃圾邮件全集
 
↑ 论文
- 快速、可靠、准确:使用神经网络建模猜测密码
 - 封闭世界之外,应用机器学习在网络入侵检测
 - 基于 Payload 的异常网络入侵检测
 - 使用元数据与结构特征检测恶意 PDF
 - 对抗性支持向量机学习
 - 利用机器学习颠覆垃圾邮件过滤器
 - CAMP – 内容不可知的恶意软件保护
 - Notos – 构建动态 DNS 信誉系统
 - Kopis – 在 DNS 上层结构中检测恶意软件的域名
 - Pleiades – 检测基于 DGA 的恶意软件的崛起
 - EXPOSURE – 使用被动 DNS 分析找到恶意域名
 - Polonium – 恶意软件检测中万亿级图计算挖掘
 - Nazca – 在大规模网络中检测恶意软件分布
 - PAYL – 基于 Payload 的网络异常入侵检测
 - Anagram – 用于对抗模仿攻击的内容异常检测
 - 在网络安全中应用机器学习
 - 用数据挖掘构建网络入侵检测系统(RUS)
 - 数据挖掘在企业网络中构建入侵检测系统 (RUS)
 - 应用神经网络在计算机安全任务分层 (RUS)
 - 数据挖掘技术与入侵检测 (RUS)
 - 网络入侵检测系统中的降维
 - 机器的兴起:机器学习与其在网络安全中的应用
 - 网络安全中的机器学习:半人马纪元
 - 自动逃避分类:PDF 恶意软件分类案例研究
 - 社会工程在数据科学的武器化-在 Twitter 上实现自动 E2E 鱼叉钓鱼
 - 机器学习:威胁狩猎的现实检查
 - 基于神经网络图嵌入的跨平台二进制程序代码相似度检测
 - 整合隐私保护机器学习的实用安全
 - DeepLog:基于深度学习的系统日志异常检测与诊断
 - eXpose:带有嵌入的字符级CNN,用于检测恶意 URL、文件路径与注册表
 
↑ 书籍
↑ 演讲
- 应用机器学习来支撑信息安全
 - 利用不完整的信息进行网络防卫
 - 机器学习应用于网络安全监测
 - 测量你威胁情报订阅的 IQ
 - 数据驱动的威胁情报:指标的传播与共享的度量
 - 机器学习应对数据盗窃与其他主题
 - 基于机器学习监控的深度探索
 - Pwning 深度学习系统
 - 社会工程学中武器化的数据科学
 - 打败机器学习,你的安全厂商没告诉你的事儿
 - 集思广益,群体训练-恶意软件检测的机器学习模型
 - 打败机器学习,检测恶意软件的系统缺陷
 - 数据包捕获 – 如何使用机器学习发现恶意软件
 - 五分钟用机器学习构建反病毒软件
 - 使用机器学习狩猎恶意软件
 - 机器学习应用于威胁检测
 - 机器学习与云:扰乱检测与防御
 - 在欺诈检测中应用机器学习与深度学习
 - 深度学习在流量识别上的应用
 - 利用不完整信息进行网络防卫:机器学习方法
 - 机器学习与数据科学
 - 云计算规模的机器学习应用于网络防御的进展
 - 应用机器学习:打败现代恶意文档
 - 使用机器学习与 GPO 自动防御勒索软件
 - 通过挖掘安全文献检测恶意软件
 - 信息安全中的机器学习实践
 - 用于 Cyberdefensse 的机器学习
 - 基于机器学习的网络入侵检测技术
 - 信息安全中的机器学习实践
 - AI 与安全
 - AI 与信息安全
 - 超越黑名单:通过机器学习检测恶意网址
 - 使用机器学习辅助网络威胁狩猎
 - 机器学习的武器化:人性被高估
 - 机器学习:进攻与自动化的未来
 
↑ 教程
- 点击安全数据窃听项目
 - 使用神经网络生成人类可读的密码
 - 基于机器学习的密码强度分类
 - 应用机器学习在检测恶意 URL
 - 在安全与欺诈检测中的大数据与数据科学
 - 使用深度学习突破验证码
 - 网络安全与入侵检测中的数据挖掘
 - 机器学习应用于网络安全与威胁狩猎简介
 - 应用机器学习提高入侵检测系统
 - 使用 Suricata 与机器学习分析僵尸网络
 - fWaf – 机器学习驱动的 Web 应用防火墙
 - 网络安全中的深度域学习
 - DMachine Learning 用于恶意软件检测
 - ShadowBrokers 泄漏:机器学习方法
 - 信息安全领域的机器学习实践
 - 用于大规模数字犯罪取证的机器学习工具包
 - 机器学习检测 WebShell
 
↑ 课程
↑ 杂项
许可证
许可证为 Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International
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