一个关于人工智能渗透测试分析系列
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Web安全小组AI学习能力拓展
大家好，我们是红日安全Web安全小组致力于
AI机器学习，主要研究
机器学习算法、AI模型、渗透测试工具，小组想把相关
AI机器学习算法集成到相关渗透测试安全工具中，提高安全工具准确率。如果你对AI机器学习感兴趣，请邮件联系我们([email protected])，希望对想要学习AI机器学习的同学们有所帮助！第一阶段小组会把所有分析文章和工具全部共享到Github，如果对你有帮助，请点击Stars鼓励！
Part1
第一部分主要介绍常见机器学习算法，简单模型、以及机器学习如何分析Web异常流量，并把机器学习结合到大数据中。另外团队分析常见渗透测试工具中，常用的机器学习模型，最后学习所用，把机器算法结合到红日安全自动化红鹰安全工具。
周期规划
第一周期规划（负责人吴西）
第二周期规划（负现人Haoooo)
| 周期 | 主题 | 分析内容 | 参考链接 | 负责人 | 完成状态 | | -------- | ------------ | ------------------------------------ | -------- | -------- | -------- | | 第一周期 | Web恶意流量 | 隐马尔可夫模型 | 1，3，4,13,14 | 吴西 | | | 第二周期 | 日志分析 | 逻辑回归、支持向量机和朴素贝叶斯 | 2 | Haoooo | | | 第三周期 | 异常模型 | | | | | | 第四周期 | Webshell检测 | scikit-learn 朴素贝叶斯算法 | 5，7 | | | | 第五周期 | 恶意文件检测 | | | | | | 第六周期 | 渗透工具 | 朴素贝叶斯 cloudwalker | 6 | | | | 第七周期 | 垃圾邮件 | TF-IDF模型、朴素贝叶斯 | 8，9，10,15,16 | | | | 第八周期 | 暴力破解 | 决策树算法、随机森林算法 | 11 | | | | 第九周期 | AI+大数据 | Logstash、Kafka、Storm、Spark | 12 | | | | 第十周期 | 其它攻击 | | | | |
- https://www.anquanke.com/post/id/107124
- https://xz.aliyun.com/t/2136
- https://www.jianshu.com/p/942d1beb7fdd
- https://www.freebuf.com/articles/web/134334.html
- https://paper.seebug.org/526/
- https://www.freebuf.com/sectool/173476.html
- https://github.com/chaitin/cloudwalker
- https://www.cnblogs.com/rongyux/p/5602037.html
- https://blog.csdn.net/loveliuzz/article/details/78827741
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/29463011
- https://www.jianshu.com/p/c5a55e2ac771
- https://www.freebuf.com/articles/web/134334.html
- https://www.freebuf.com/column/132796.html
- https://www.freebuf.com/column/134319.html
- https://www.freebuf.com/column/135863.html
- https://www.freebuf.com/column/135850.html
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