Привет, мои Сони и Чеширские котики! 🐭 ✨🐈‍⬛

Хочу порекомендовать вам интересную книгу про использование ИИ в кибербезопасности — "AI for Cybersecurity: A Handbook of Use Cases"📖

ИИ сейчас достаточно популярен, но может ли он реально помочь в кибербезопасности? Книга отвечает: да, и показывает, как это работает!🛠

Авторы из Penn State Cyber Security Lab разбирают реальные кейсы, чтобы наглядно показать применение ИИ🧩

Вот, например, кейс про обнаружение PC-вредоносов (глава 6). ИИ здесь использует глубокие нейронные сети, чтобы классифицировать исполняемые файлы как вредоносные или безопасные.
Как это работает? Сначала собираются данные — исполняемые файлы (например, .exe) из открытых источников вроде VirusShare. Затем ИИ извлекает признаки: статику (структура файла, заголовки PE, импорты) и динамику (поведение при запуске, системные вызовы). Эти признаки преобразуются в числовые векторы, которые подаются в нейросеть. Она обучается на размеченных данных (вредонос/не вредонос) и потом может предсказать, опасен ли новый файл, анализируя его "отпечаток".
Другие кейсы не менее крутые: ИИ определяет границы функций в бинарниках для реверс-инжиниринга, ИИ вычисляет Android-вредоносы по API-вызовам, ИИ ищет DNS-атаки в сетевом трафике или группирует малварь через locality-sensitive hashing, ИИ анализируя поведенческие профили с помощью taint tracking. Книга дает код и датасеты, чтобы можно было самостятельно запустить модель и увидеть, как она ловит малвари или протестировать для других задач.

Но помните🛡:
ИИ — отличный помощник, но не замена ручному анализу. Слепая вера в алгоритмы чревата пропуском уникальных угроз. Используйте ИИ для рутины, а голову — для глубокого анализа.



Hello, my Sonys and Cheshire Cats! 🐭 ✨🐈‍⬛

I would like to recommend an interesting book on the use of AI in cybersecurity — “AI for Cybersecurity: A Handbook of Use Cases.”📖

AI is quite popular now, but can it really help with cybersecurity? The book answers: yes and shows how it works!🛠

The authors from Penn State Cyber Security Lab analyze real-world cases to illustrate the application of AI🧩

Here, for example, is a case study on detecting PC malware (Chapter 6). AI uses deep neural networks to classify executable files as malicious or safe.
How does it work? First, data is collected — executable files (e.g., .exe) from open sources such as VirusShare. Then, AI extracts features: static (file structure, PE headers, imports) and dynamic (behavior at launch, system calls). These features are converted into numerical vectors that are fed into a neural network. It is trained on labeled data (malicious/non-malicious) and can then predict whether a new file is dangerous by analyzing its “fingerprint.”
Other cases are just as impressive: AI determines the boundaries of functions in binaries for reverse engineering, AI calculates Android malware based on API calls, AI searches for DNS attacks in network traffic or groups malware using locality-sensitive hashing, AI analyzes behavioral profiles using taint tracking. The book provides code and datasets so you can run the model yourself and see how it catches malware or test it for other tasks.

But remember🛡:
AI is a great helper, but it is not a substitute for manual analysis. Blind faith in algorithms can lead to unique threats being missed. Use AI for routine tasks and your head for in-depth analysis.
#neural_networks #ai #reverse_engineering #virus #security #android #anitivirus #network #malware