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天璇实验室

沙箱检测、僵木蠕样天职析与研判、机械学习

实验室简介

天璇实验室主要从事沙箱检测、僵木蠕样天职析与研判、机械学习等人工智能手艺在网络清静领域的应用事情 。专注于未知威胁文件检测,发明未知危害,同时始终站在清静领域前沿,关注APT样本、挖矿、勒索样本的动态生长,并起劲探索使用人工智能增进前沿手艺与产品的有机融合,形成了一整套应对未知威胁的纵深防御系统,从静态、动态、预判三个偏向提供高性能、高质量的清静服务系统 。

高级威胁检测手艺研究

从事基于动态行为的检测手艺研究,深度挖掘跟踪APT组织实时势件 。团结前沿AI手艺多维度细腻化提取、疏散、关联、索引,并通过可视化模子综合剖析样本,对清静攻击行为举行周全立体化溯源 。

恶意代码研究

剖析恶意代码的行为特征,深入研究恶意代码中使用的反调试,混淆,虚拟化等种种逃避检测的手法,对外提供恶意代码的剖析报告 。

网络清静预警

通过数年沉淀,积累了针对种种恶意网络行为的检测要领,可以实时发明挖矿,勒索等盛行病毒的网络行为,提供完整的证据链支持 。

移动恶意代码检测手艺研究

天璇实验室从事系统源代码清静方面的手艺研究,源代码清静检查服务能够从剖析移动端恶意样本行为特征和网络特征,研究静态剖析和动态调试手艺,研究移动端加固,脱壳和Hook手艺 。

基于人工智能(AI)的恶意代码检测手艺

基于深度学习的恶意样本动态检测:实验室跟踪前沿的深度学习恶意样本检测要领,天生基于沙箱运行日志的检测模子,可以对是非样本举行辨识和分类 。同时研究自顺应动态更新模子手艺,知足海量样本情形下模子在线更新的需求 。

基于图像深度学习手艺的恶意软件分类

实验室借鉴深度学习手艺在图像检测与分类领域的丰富效果,并将其运用于恶意软件检测和分类中 。通过构建多种类型深度神经网络,实现对PE型,ELF型等恶意软件样本的分类,有用的应对了恶意软件变种和混淆带来的检测难度的提升和挑战 。

DGA恶意算法天生域名检测

目今僵尸网络木马程序倾向于使用DGA算法天生域名来逃避基于黑名单的检测 。实验室使用深度神经网络构建深度学习检测模子,实现对50余种DGA天生域名检测,有力的填补了基于黑名单域名检测手艺的局限性,对阻止僵尸网络的撒播起到了主要的作用 。

基于自然语言处置惩罚(NLP)手艺的webshell检测

实验室依据webshell剧本与自然语言文本实质上的相通性,引进NLP前沿热门手艺实现对webshell恶意剧本检测,研究开发高效可靠的webshell深度检测模子 。通过搭建多种先进NLP检测深度模子,实现了对php等多种恶意webshell剧本的精准查杀 。

恶意加密流量检测

基于加密通讯协议的僵尸网络恶意流量检测是目今恶意流量监控的主要难点, 实验室使用机械学习手艺构建了一整套恶意加密流量检测要领、模子和软件,同时建设了加密流量的指纹特征库,能够较好的实现对接纳加密通讯协议的恶意流量的识别和判断 。

隐匿隧道通讯检测

实验室使用深度学习和机械学习算法对隐匿通讯提取特征,举行模子的训练与优化,应用于种种隐匿隧道的检测研究,包括但不限于:HTTP隐藏隧道、DNS隐藏隧道、ICMP隐藏隧道等,用以填补古板基于规则匹配的隐匿隧道检测要领的局限性,为网络信息清静添砖加瓦 。

SQL注入和XSS攻击检测

实验室通过跟踪常见的攻击注入点,将古板的基于特征规则的检测要领和基于NLP的机械学习检测要领相团结,实现对SQL注入和XSS攻击的有用检测,并引入集成学习的头脑,提升了检测的准确率和稳固性 。

清静工具开发

工具涵盖多个方面: 如误差批量验证平台、二进制误差挖掘工具、病毒木马行为检测系统

要害焦点手艺攻关

实验室恒久从事人工智能手艺在清静检测产品上的应用和手艺延伸,将古板检测引擎与新型智慧引擎有机团结,致力于实现全检出和零误报的最终检测目的,加入并肩负国家级、省部级重点网络清静科研项目,包括国家数据清静法妄想,国家级手艺攻关的多个项目 。为国家互网应急响应中心、中国信息清静测评中心、公安、国安、步队提供大宗手艺支持与手艺攻关 。

声誉证书
对公司产品的支持
实验室提供自研沙箱,实时快速检测文件,过滤高危文件,同时为了提高检测效率与顺应面更广,还可提供AI检测,实现纵深防御系统 。 实验室自研的多种检测引擎为公司检测类装备产品提供支持服务,同时也为客户僵尸主机报警日志提供剖析事情 快速为内网威胁清静事务紧迫响应:实验室有多名专门从事清静事务紧迫响应的相关事情的职员,关于信息管理部分发出的清静威胁事务,都能快速组成专题调研组,经由一系列的规则匹配及网络特征比对,迅速锁定病毒样本,并给出解决计划实验,同时积累下来对应事务所涉及的履历形成文档, 同时输出查杀指导手册供信管部分使用 。
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