安全场景、基于AI的安全算法和安全数据分析学习笔记（工程类学习笔记，不包含论文、书籍、视频等，不花里胡哨嘻嘻哈哈）
项目地址：https://github.com/404notf0und/AI-for-Security-Learning
最近更新日期为：2018/1/9
新增：
- 阿里巴巴直播内容风险防控中的AI力量
- NLP机器学习模型安全性及实践
- 对深度学习的降维攻击 — 人工智能系统数据流中的安全风险
- DEFCON CHINA议题解读 | 对深度学习系统的数据流攻击
- 机器学习对抗性攻击报告
- 机器学习实践-DGA检测
- 用机器学习进行恶意软件检测——以阿里云恶意软件检测比赛为例
- 第二届微软恶意软件预测挑战赛初探
同步更新于：404 Not Found：AI for Security
目录：
- 深度学习在恶意软件检测中的应用
- 恶意软件与数据分析
- 利用机器学习进行恶意代码分类
- 用机器学习检测Android恶意代码
- Malware Detection in Executables Using Neural Networks
- 基于深度学习的恶意样本行为检测(含源码)
- 用机器学习进行恶意软件检测——以阿里云恶意软件检测比赛为例
- 第二届微软恶意软件预测挑战赛初探
- 基于机器学习的web异常检测
- 基于大数据和机器学习的Web异常参数检测系统Demo实现
- 基于机器学习的web应用防火墙
- LSTM识别恶意HTTP请求
- 基于URL异常检测的机器学习模型mini部署
- 我的AI安全检测学习笔记（一）
- 基于机器学习的分布式webshell检测系统-特征工程（1）
- 深度学习PHP webshell查杀引擎demo
- 使用机器学习识别WebShell
- 基于机器学习的分布式Webshell检测系统
- GitChat · 安全 | 基于机器学习的 Webshell 发现技术探索
- 刘焱： Webshell 发现技术实战解析
- 安普诺张涛：再谈webshell检测
- 新开始:webshell的检测
- 基于机器学习的WebShell检测方法与实现(上)