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.金融App的安全形势、防控策略及未来行情

APP占据主要金融流量随着移动互联网的发展，金融APP成为金融流量的主要入口。2020年 新冠疫情的突发，利用APP服务金融数字化进一步加快。 PP安全能力薄弱同于专用的金融设备，APP基于通用的消费者终端（手机、 PAD等）和开放式的架构实现，使用场景不可控性更高， 需要建立多维度的风险防控机制。金融风险传导性强金融互联互通的特性，使APP风险引发的传导进一步加快。由于风险传播路径长、风险隐藏进一步加深，发现和补救成本高。

  • 2021-07-20
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电信网络诈骗工作治理及研究探讨

针对持续上升的电信网络诈骗案发数,党中央、国务院高度重视，专门建立了跨部i门]的工作机制（国务院打击治理电信网络新型违法犯罪工作部际联席会议制度）。由于诈骗活动逐渐组织化、专业化,打击和防范效率逐渐降低,电信网络诈骗案件态势居高不下,破案难、追赃难等问题始终困扰着各地公安机关, 急需整合社会力量发展新的技术和手段进行防范和打击。

  • 2021-07-20
  • 阅读256
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车联网拟态防御系统研究

在物联网时代万物互联，车联网作为其产物之一为消费者提供了便利的出行方式。但同时由智能化。网络化带来的汽车行驶安全问题也面临着各种风险，这严重威胁着人们的生命财产安全.因此,采用拟态防御的方式设计并实现了车联网拟态防御系统,通过对车载瑞威胁数据的采集、车载服务器端威胁数据的识别。建主报态防御分析引擎对各种已知威胁进行有效的防护,同时通过分析引擎,对未知漏洞、威胁进行预判,从而形成一种主动防御的行为。最后通过实验表明该方法能够有效保障车联网的安全,为车联网业务安全提供有力的安全支撑.

  • 2021-07-20
  • 阅读97
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工业控制系统安全等级保护测评研究

摘要在物联网时代万物互联，车联网作为其产物之一为消费者提供了便利的出行方式。但同时，由智能化。网络化带来的汽车行驶安全问题也面临着各种风险，这严重威胁着人们的生命财产安全.因此,采用拟态防御的方式设计并实现了车联网拟态防御系统,通过对车载瑞威胁数据的采集、车载服务器端威胁数据的识别。建主报态防御分析引擎对各种已知威胁进行有效的防护,同时通过分析引擎,对未知漏洞、威胁进行预判,从而形成一种主动防御的行为。最后通过实验表明该方法能够有效保障车联网的安全,为车联网业务安全提供有力的安全支撑.

  • 2021-07-20
  • 阅读99
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基于API序列和卷积神经网络的恶意代码检测

塞积神经网絡（ convolutional neural network. CNN）在诸多领域得到了广泛点用。Windows API序列在姑构上存在前后依赖关系，仅仅使用卷积神经网络实现悉意代码检测将忽略词的上下文语义,因此使用了词向量模型来训练API序列，并且融合5个大小不同的卷积核来弥补传统暮积网络丢失序列时序信息和语法信息的缺点在Cuckoo沙箱中运行样本文件，提取动态API序列并进行去重处理。预训练得到词向量，输入到多核融合的CNN网络中训练悉意代码检测模型.最后使用测试集测试模型的有效性,测试集的正确率值达到了98.1%,结果表明所提出的方法能有 效地检测悉意代码

  • 2021-07-20
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基于神经网络基础情感分析现状

现有情感分类模型大都采用Word2Vee,GloVe（gobal vectors）等 获取文本的词向量表示，忽略了词的上下文关系。针对此问题，提出基于BERT（ bidirectional encoder representations fromtransformers）预训练语言模型与双向长短时记忆网络（ bidirectional long short term memorynetwork, BLSTM）及注意力机制相始合的神经网络模型进行文本情感分析.首先通过BERT预训练模型获取包含上下文语艾信息的词向量，然后利用双向长短时记忆网络提取上下文相关特征进行深度学习,最后引入注意力机制对提取出的信息分配权重,突出重点信息，进行文本情感分类。在 SST（stanford sentiment treebank）数据集上测试准确率可达到88.91%.表明该方法较其他方法在 分类准确率上有一定程度的提高

  • 2021-07-20
  • 阅读138
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基于风控和合规的云计算网络安全矩阵控制研究

支付是金融行业应用最多的场景,在利益的驱使下,针对支付业务场景的网络攻击越来越多.如何准确有效地感知支付场景的安全风险是当前研究的问题之一.重点制析了当前态势感知系统和支付业务安全监控系统的现状，分析了这2类传统系统在支付业务场景风险感知的不足.介绍了支付场景态势感知平台的功能架构和技术框架和基于网络.主机及业务应用的多渠道监控安全事件的分析方法.以账户暴力破解和恶意开户2种典型支付业务场景为例,利用自四归积分滑动平均模型并姑合高斯算法，设计了基于金融行业支付业务场景的态势感知模型,成功实现了支付场景化风 险的安全态势的未来预测和周期性预测。

  • 2021-07-20
  • 阅读115
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基于属性数据流图的恶意代码家族分类

新型悉意代码的大量出现给网络安全造成严重成胁，并且很大一部分是已有恶意代码的衍生版本,对恶意代码进行家族分类有助于分析恶意代码家族演化趋势和潮源网絡犯罪团伏.提出一种基于属性数据流图和图卷积网络的恶意代码家族分类方法.首先。在沙箱中运行恶意代码，获得API调用序列；再将API调用序列抽象为数据流动事件，并构建带属性的数据流图；然后，使用改进的图卷积网络对属性数据流图进行学习；最后，使用训练好的网络对悉意代码进行家族分类实验姑果表明，提出的方法可以达到96.79%的分类准确率，优于基于API调用图的方法。

  • 2021-07-20
  • 阅读101
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