1. НЕЙРОСЕТИ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В БЕЗОПАСНОСТИ

Обнаружение вторжений: Классификация трафика (блокировка аномалий).

Анализ вредоносного ПО: Распознавание по дампу памяти.

Генерация эксплойтов: Автоматическое создание пейлоадов.

Обход защиты: Обучение моделей, которые обходят WAF и CAPTCHA.

2. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В АТАКАХ

Генерация фишинговых писем: Копирование стиля жертвы.

Генерация взломанных паролей: Поиск уязвимостей.

Deepfake: Создание фейковых аудио/видео для социальной инженерии.

3. ОТРИЦАТЕЛЬНАЯ СТОРОНА

Слепое обучение: Модели могут быть атакованы через подачу специальных паттернов (Adversarial ML).