信息安全团队通常会使用网络蜜饯来测量威胁格局以确保其网络。随着Honeypot开发的发展，当今的中型相互作用的蜜罐为安全团队和研究人员提供了一种部署这些主动防御工具的方式，这些工具几乎不需要维护各种协议。在这项工作中，我们在公共Internet上的五个不同协议上部署了此类蜜罐，并研究了我们观察到的攻击的意图和复杂性。然后，我们使用获得的信息来开发一种聚类方法，该方法可以识别攻击者行为中的相关性，以发现很可能由单个操作员控制的IP，这说明了将这些蜜罐用于数据收集的优势。

越来越多的东西数量（物联网）设备使得必须了解他们在网络安全方面所面临的真实威胁。虽然蜜罐已经历史上用作诱饵设备，以帮助研究人员/组织更好地了解网络的威胁动态及其影响，因此由于各种设备及其物理连接，IOT设备为此目的构成了独特的挑战。在这项工作中，通过在低互动蜜罐生态系统中观察真实世界攻击者的行为，我们（1）我们（1）介绍了创建多阶段多方面蜜罐生态系统的新方法，逐渐增加了蜜罐的互动的复杂性有了对手，（2）为相机设计和开发了一个低交互蜜罐，允许研究人员对攻击者的目标进行更深入的了解，并且（3）设计了一种创新的数据分析方法来识别对手的目标。我们的蜜罐已经活跃三年了。我们能够在每个阶段收集越来越复杂的攻击数据。此外，我们的数据分析指向蜜罐中捕获的绝大多数攻击活动共享显着的相似性，并且可以集聚集和分组，以更好地了解野外物联网攻击的目标，模式和趋势。

随着数字时代的出现，由于技术进步，每天的任务都是自动化的。但是，技术尚未为人们提供足够的工具和保障措施。随着互联网连接全球越来越多的设备，确保连接设备的问题以均匀的螺旋速率增长。数据盗窃，身份盗窃，欺诈交易，密码妥协和系统漏洞正在成为常规的日常新闻。最近的人工智能进步引起了网络攻击的激烈威胁。 AI几乎应用于不同科学和工程的每个领域。 AI的干预不仅可以使特定任务自动化，而且可以提高效率。因此，很明显，如此美味的传播对网络犯罪分子来说是非常开胃的。因此，传统的网络威胁和攻击现在是``智能威胁''。本文讨论了网络安全和网络威胁，以及传统和智能的防御方式，以防止网络攻击。最终，结束讨论，以潜在的潜在前景结束讨论AI网络安全。

边缘计算是一个将数据处理服务转移到生成数据的网络边缘的范式。尽管这样的架构提供了更快的处理和响应，但除其他好处外，它还提出了必须解决的关键安全问题和挑战。本文讨论了从硬件层到系统层的边缘网络体系结构出现的安全威胁和漏洞。我们进一步讨论了此类网络中的隐私和法规合规性挑战。最后，我们认为需要一种整体方法来分析边缘网络安全姿势，该姿势必须考虑每一层的知识。

机器学习（ML）代表了当前和未来信息系统的关键技术，许多域已经利用了ML的功能。但是，网络安全中ML的部署仍处于早期阶段，揭示了研究和实践之间的显着差异。这种差异在当前的最新目的中具有其根本原因，该原因不允许识别ML在网络安全中的作用。除非广泛的受众理解其利弊，否则ML的全部潜力将永远不会释放。本文是对ML在整个网络安全领域中的作用的首次尝试 - 对任何对此主题感兴趣的潜在读者。我们强调了ML在人类驱动的检测方法方面的优势，以及ML在网络安全方面可以解决的其他任务。此外，我们阐明了影响网络安全部署实际ML部署的各种固有问题。最后，我们介绍了各种利益相关者如何为网络安全中ML的未来发展做出贡献，这对于该领域的进一步进步至关重要。我们的贡献补充了两项实际案例研究，这些案例研究描述了ML作为对网络威胁的辩护的工业应用。

Voice assistants are deployed widely and provide useful functionality. However, recent work has shown that commercial systems like Amazon Alexa and Google Home are vulnerable to voice-based confusion attacks that exploit design issues. We propose a systems-oriented defense against this class of attacks and demonstrate its functionality for Amazon Alexa. We ensure that only the skills a user intends execute in response to voice commands. Our key insight is that we can interpret a user's intentions by analyzing their activity on counterpart systems of the web and smartphones. For example, the Lyft ride-sharing Alexa skill has an Android app and a website. Our work shows how information from counterpart apps can help reduce dis-ambiguities in the skill invocation process. We build SkilIFence, a browser extension that existing voice assistant users can install to ensure that only legitimate skills run in response to their commands. Using real user data from MTurk (N = 116) and experimental trials involving synthetic and organic speech, we show that SkillFence provides a balance between usability and security by securing 90.83% of skills that a user will need with a False acceptance rate of 19.83%.

即使机器学习算法已经在数据科学中发挥了重要作用，但许多当前方法对输入数据提出了不现实的假设。由于不兼容的数据格式，或数据集中的异质，分层或完全缺少的数据片段，因此很难应用此类方法。作为解决方案，我们提出了一个用于样本表示，模型定义和培训的多功能，统一的框架，称为“ Hmill”。我们深入审查框架构建和扩展的机器学习的多个范围范式。从理论上讲，为HMILL的关键组件的设计合理，我们将通用近似定理的扩展显示到框架中实现的模型所实现的所有功能的集合。本文还包含有关我们实施中技术和绩效改进的详细讨论，该讨论将在MIT许可下发布供下载。该框架的主要资产是其灵活性，它可以通过相同的工具对不同的现实世界数据源进行建模。除了单独观察到每个对象的一组属性的标准设置外，我们解释了如何在框架中实现表示整个对象系统的图表中的消息推断。为了支持我们的主张，我们使用框架解决了网络安全域的三个不同问题。第一种用例涉及来自原始网络观察结果的IoT设备识别。在第二个问题中，我们研究了如何使用以有向图表示的操作系统的快照可以对恶意二进制文件进行分类。最后提供的示例是通过网络中实体之间建模域黑名单扩展的任务。在所有三个问题中，基于建议的框架的解决方案可实现与专业方法相当的性能。

研究过程自动化 - 对科学仪器，计算机，数据存储和其他资源的可靠，高效和可重复执行的可靠，高效和可重复执行，这是现代科学的基本要素。我们在此处报告Globus研究数据管理平台内的新服务，该服务可以将各种研究过程的规范作为可重复使用的动作集，流量以及在异质研究环境中执行此类流动的集合。为了以广泛的空间范围（例如，从科学仪器到远程数据中心）和时间范围（从几秒钟到几周），这些Globus自动化服务功能：1）云托管以可靠地执行长期持久的流量，尽管零星的失败，但这些Globus自动化服务功能：1） ; 2）声明性符号和可扩展的异步行动提供商API，用于定义和执行涉及任意资源的各种行动和流动规范； 3）授权授权机制，用于安全调用动作。这些服务允许研究人员将广泛的研究任务的管理外包和自动化为可靠，可扩展和安全的云平台。我们向Globus自动化服务提供用例

网络威胁情报（CTI）共享是减少攻击者和捍卫者之间信息不对称的重要活动。但是，由于数据共享和机密性之间的紧张关系，这项活动带来了挑战，这导致信息保留通常会导致自由骑士问题。因此，共享的信息仅代表冰山一角。当前的文献假设访问包含所有信息的集中数据库，但是由于上述张力，这并不总是可行的。这会导致不平衡或不完整的数据集，需要使用技术扩展它们。我们展示了这些技术如何导致结果和误导性能期望。我们提出了一个新颖的框架，用于从分布式数据中提取有关事件，漏洞和妥协指标的分布式数据，并与恶意软件信息共享平台（MISP）一起证明其在几种实际情况下的使用。提出和讨论了CTI共享的政策影响。拟议的系统依赖于隐私增强技术和联合处理的有效组合。这使组织能够控制其CTI，并最大程度地减少暴露或泄漏的风险，同时为共享的好处，更准确和代表性的结果以及更有效的预测性和预防性防御能力。

基于Web的网络钓鱼占数据泄露的90％以上，大多数Web浏览器和安全供应商都依靠机器学习（ML）模型作为缓解。尽管如此，还显示出在抗钓鱼聚合物（例如网络和Virustotal）上定期发布的链接可轻松绕过现有的探测器。先前的艺术表明，随着光突变的自动网站克隆正在吸引攻击者。这在当前文献中的暴露量有限，并导致基于ML的优势对策。这里的工作进行了第一项经验研究，该研究在广泛的循环中汇编和评估了各种最先进的克隆技术。我们收集了13,394个样品，发现了8,566个确认的网络钓鱼页面，使用7种不同的克隆机制针对4个流行网站。这些样品在受控平台中以防止意外访问的预防措施进行了删除的恶意代码复制。然后，我们将站点报告给Virustotal和其他平台，并定期对结果进行7天的调查，以确定每种克隆技术的功效。结果表明，没有安全供应商检测到我们的克隆，证明了对更有效的检测器的迫切需求。最后，我们提出了4项建议，以帮助网络开发人员和基于ML的防御能力减轻克隆攻击的风险。

网络钓鱼袭击在互联网上继续成为一个重大威胁。先前的研究表明，可以确定网站是否是网络钓鱼，也可以更仔细地分析其URL。基于URL的方法的一个主要优点是它即使在浏览器中呈现网页之前，它也可以识别网络钓鱼网站，从而避免了其他潜在问题，例如加密和驾驶下载。但是，传统的基于URL的方法有它们的局限性。基于黑名单的方法容易出现零小时网络钓鱼攻击，基于先进的机器学习方法消耗高资源，而其他方法将URL发送到远程服务器，损害用户的隐私。在本文中，我们提出了一个分层的防护防御，PhishMatch，这是强大，准确，廉价和客户端的。我们设计一种节省空间高效的AHO-Corasick算法，用于精确串联匹配和基于N-GRAM的索引技术，用于匹配的近似字符串，以检测网络钓鱼URL中的各种弧度标准技术。为了减少误报，我们使用全球白名单和个性化用户白名单。我们还确定访问URL的上下文并使用该信息更准确地对输入URL进行分类。 PhishMatch的最后一个组成部分涉及机器学习模型和受控搜索引擎查询以对URL进行分类。发现针对Chrome浏览器开发的PhishMatch的原型插件，是快速轻便的。我们的评价表明，PhishMatch既有效又有效。

Recent years have seen a proliferation of research on adversarial machine learning. Numerous papers demonstrate powerful algorithmic attacks against a wide variety of machine learning (ML) models, and numerous other papers propose defenses that can withstand most attacks. However, abundant real-world evidence suggests that actual attackers use simple tactics to subvert ML-driven systems, and as a result security practitioners have not prioritized adversarial ML defenses. Motivated by the apparent gap between researchers and practitioners, this position paper aims to bridge the two domains. We first present three real-world case studies from which we can glean practical insights unknown or neglected in research. Next we analyze all adversarial ML papers recently published in top security conferences, highlighting positive trends and blind spots. Finally, we state positions on precise and cost-driven threat modeling, collaboration between industry and academia, and reproducible research. We believe that our positions, if adopted, will increase the real-world impact of future endeavours in adversarial ML, bringing both researchers and practitioners closer to their shared goal of improving the security of ML systems.

社交媒体，职业运动和视频游戏正在推动实时视频流的快速增长，在抽搐和YouTube Live等平台上。自动流媒体经验非常易于短时间级网络拥塞，因为客户端播放缓冲区通常不超过几秒钟。不幸的是，识别这些流和测量他们的QoE进行网络管理是具有挑战性的，因为内容提供商在很大程度上使用相同的交付基础设施来用于实时和视频点播（VOD）流，并且不能提供数据包检查技术（包括SNI / DNS查询监控）始终区分两者。在本文中，我们设计，构建和部署康复：基于网络级行为特征的实时视频检测和QoE测量的机器学习方法。我们的贡献是四倍：（1）我们从抽搐和YouTube分析约23,000个视频流，并在其流量配置文件中识别区分实时和按需流的关键功能。我们将我们的交通迹线释放为公众的开放数据; （2）我们开发基于LSTM的二进制分类器模型，该模型将Live从按需流实时区分，在提供商的高度超过95％的准确度; （3）我们开发了一种方法，估计实时流动流动的QoE度量，分辨率和缓冲率分别分别为93％和90％的总体精度; （4）最后，我们将我们的解决方案原型，将其培训在实验室中，并在服务于7,000多名订阅者的Live ISP网络中部署它。我们的方法提供了ISP，具有细粒度的可视性，进入实时视频流，使它们能够测量和改善用户体验。

数据集对于将AI算法应用于网络物理系统（CPS）安全性至关重要。由于实际CPS数据集的稀缺性，研究人员选择使用真实或虚拟化测试台生成自己的数据集。但是，与其他AI域不同，CPS是一个复杂的系统，具有许多确定其行为的接口。仅包含传感器测量和网络流量集合的数据集可能不足以开发弹性的AI防御或进攻剂。在本文中，我们研究了捕获系统行为和交互所需的CPS安全数据集的\ emph {Elements}，并提出了一个数据集体系结构，该架构有可能增强AI算法在保护网络物理系统方面的性能。该框架包括数据集元素，攻击表示和所需的数据集功能。我们将现有数据集与建议的体系结构进行比较，以识别当前局限性，并使用TestBeds讨论CPS数据集生成的未来。

在本文中，我们介绍了四种突出的恶意软件检测工具的科学评估，以帮助组织提出两个主要问题：基于ML的工具在多大程度上对以前和从未见过的文件进行了准确的分类？是否值得购买网络级恶意软件检测器？为了识别弱点，我们针对各种文件类型的总计3,536个文件（2,554或72 \％恶意，982或28 \％良性）测试了每个工具，包括数百个恶意零日，polyglots和apt-style-style style文件，在多个协议上交付。我们介绍了有关检测时间和准确性的统计结果，请考虑互补分析（一起使用多个工具），并提供了近期成本效益评估程序的两种新颖应用。尽管基于ML的工具在检测零日文件和可执行文件方面更有效，但基于签名的工具仍然是总体上更好的选择。两种基于网络的工具都与任何一种主机工具配对时都可以进行大量（模拟）节省，但两者在HTTP或SMTP以外的协议上都显示出较差的检测率。我们的结果表明，所有四个工具都具有几乎完美的精度但令人震惊的召回率，尤其是在可执行文件和Office文件以外的文件类型上 - 未检测到37％的恶意软件，包括所有Polyglot文件。给出了研究人员的优先事项，并给出了最终用户的外卖。

窃取对受控信息的攻击，以及越来越多的信息泄漏事件，已成为近年来新兴网络安全威胁。由于蓬勃发展和部署先进的分析解决方案，新颖的窃取攻击利用机器学习（ML）算法来实现高成功率并导致大量损坏。检测和捍卫这种攻击是挑战性和紧迫的，因此政府，组织和个人应该非常重视基于ML的窃取攻击。本调查显示了这种新型攻击和相应对策的最新进展。以三类目标受控信息的视角审查了基于ML的窃取攻击，包括受控用户活动，受控ML模型相关信息和受控认证信息。最近的出版物总结了概括了总体攻击方法，并导出了基于ML的窃取攻击的限制和未来方向。此外，提出了从三个方面制定有效保护的对策 - 检测，破坏和隔离。

防御网络攻击的计算机网络需要及时应对警报和威胁情报。关于如何响应的决定涉及基于妥协指标的多个节点跨多个节点协调动作，同时最大限度地减少对网络操作的中断。目前，PlayBooks用于自动化响应过程的部分，但通常将复杂的决策留给人类分析师。在这项工作中，我们在大型工业控制网络中提出了一种深度增强学习方法，以便在大型工业控制网络中进行自主反应和恢复。我们提出了一种基于关注的神经结构，其在保护下灵活地灵活。要培训和评估自治防御者代理，我们提出了一个适合加强学习的工业控制网络仿真环境。实验表明，学习代理可以有效减轻在执行前几个月几个月的可观察信号的进步。所提出的深度加强学习方法优于模拟中完全自动化的Playbook方法，采取更少的破坏性动作，同时在网络上保留更多节点。学习的政策对攻击者行为的变化也比PlayBook方法更加强大。

医学事物互联网（IOMT）允许使用传感器收集生理数据，然后将其传输到远程服务器，这使医生和卫生专业人员可以连续，永久地分析这些数据，并在早期阶段检测疾病。但是，使用无线通信传输数据将其暴露于网络攻击中，并且该数据的敏感和私人性质可能代表了攻击者的主要兴趣。在存储和计算能力有限的设备上使用传统的安全方法无效。另一方面，使用机器学习进行入侵检测可以对IOMT系统的要求提供适应性的安全响应。在这种情况下，对基于机器学习（ML）的入侵检测系统如何解决IOMT系统中的安全性和隐私问题的全面调查。为此，提供了IOMT的通用三层体系结构以及IOMT系统的安全要求。然后，出现了可能影响IOMT安全性的各种威胁，并确定基于ML的每个解决方案中使用的优势，缺点，方法和数据集。最后，讨论了在IOMT的每一层中应用ML的一些挑战和局限性，这些挑战和局限性可以用作未来的研究方向。

System auditing has emerged as a key approach for monitoring system call events and investigating sophisticated attacks. Based on the collected audit logs, research has proposed to search for attack patterns or track the causal dependencies of system events to reveal the attack sequence. However, existing approaches either cannot reveal long-range attack sequences or suffer from the dependency explosion problem due to a lack of focus on attack-relevant parts, and thus are insufficient for investigating complex attacks. To bridge the gap, we propose Zebra, a system that synergistically integrates attack pattern search and causal dependency tracking for efficient attack investigation. With Zebra, security analysts can alternate between search and tracking to reveal the entire attack sequence in a progressive, user-guided manner, while mitigating the dependency explosion problem by prioritizing the attack-relevant parts. To enable this, Zebra provides (1) an expressive and concise domain-specific language, Tstl, for performing various types of search and tracking analyses, and (2) an optimized language execution engine for efficient execution over a big amount of auditing data. Evaluations on a broad set of attack cases demonstrate the effectiveness of Zebra in facilitating a timely attack investigation.

拉力请求是当今协作软件开发和代码审核过程的关键部分。但是，当审阅者或作者不积极参与拉动请求时，拉动请求也可以减慢软件开发过程。在这项工作中，我们设计了一项端到端服务，以提醒作者或审阅者与他们的逾期拉动请求互动，以加速逾期拉动请求。首先，我们根据努力估算和机器学习使用模型来预测给定拉的请求的完成时间。其次，我们使用活动检测来滤除可能逾期的拉请请求，但仍在采取足够的动作。最后，我们使用演员身份证来了解拉动请求的阻止者是谁，并推动适当的演员（作者或审稿人）。轻推的主要新颖性是它成功地减少了拉动请求解决时间，同时确保开发人员认为发送的通知在成千上万的存储库中是有用的。在Microsoft使用的147个存储库的随机试验中，Nudge能够将拉的请求分辨率时间减少60％，而与Nudge未发送通知的逾期拉动请求相比，该请求的8,500次拉。此外，收到推动通知的开发人员将这些通知的73％置于正面。我们观察到在Microsoft的8,000个存储库中扩展Nudge的部署时，我们观察到了类似的结果，在整整一年中，Nudge发送了210,000个通知。这表明了Nudge可以扩展到数千个存储库的能力。最后，我们对选择通知的定性分析指示了未来研究的领域，例如在拉动请求和开发人员的可用性中考虑依赖性。