安全是有分量的

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2021-05-04 13:11栏目:锐观点

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我们现在生活在真实的西方世界吗?机器真的在主宰世界吗?在过去的十年里,机器学习给我们带来了自动驾驶汽车、实用的语音识别、有效的网络搜索以及对人类基因组的理解大大提高。事实上,人工智能和机器学习并不是什么新概念。它们都已经存在了几十年了。然而,家庭ddos防御,网络安全研究人员最近开发了使用机器学习算法来检测恶意软件和其他已知恶意代码的方法。那么,是什么导致网络安全专业人士重新引入人工智能和机器学习,以此作为逃避和抵御黑客攻击的手段?让我们首先澄清机器学习和人工智能之间的关系:机器学习是建立在人工智能基础上的。机器学习是应用计算能力自动创建程序,识别一组或多组数据中的关系和意义。另一方面,人工智能是支持机器学习的数学算法背后的科学。在最近的一次网络广播中,巴克利(Barkly)的首席技术官兼联合创始人jackdanahy回答了"为什么要用机器学习?"有了这三颗子弹:机器学习可以处理非常大的数据集来识别关系和训练预测模型。机器学习有助于自动化。机器学习模型被设计成重新训练和更新,以跟上不断变化的数据。Danahy接着描述了机器学习如何在攻击类型不断演变的动态环境中应对各种挑战:"我们需要机器学习来实现端点安全,因为卷驱动了分析和识别的自动化。"通过给机器学习一组行为,它可以过滤和调用异常可以帮助各种端点安全方法Danahy的主要论点是,对网,端点安全的理想解决方案是响应式机器学习,它将包含广泛的覆盖范围和准确性。他所说的覆盖率是指允许每晚处理和分析数千个恶意样本的自动化。准确地说,他解释说,SaaS提供了一个客户独特环境的视图,允许更多更好的样本进行比较。谷歌已经整合了人工智能和机器学习,通过分析来捕捉在线行为模式,因此当出现异常时,谷歌应用程序会确认这是否是你。例如,你正在看最新一集的《西方世界》,Gmail会询问你是否尝试从不同的IP地址登录。你迅速方便地点击"不,不是我",继续看你的节目。而Google的机器学习接受你的输入,并拒绝试图登录你账户的入侵者。听起来不错,对吧?方便和容易…一切都在你的手指触摸。也许,但我们需要仔细研究人工智能和机器学习的另一面,因为邪恶的人会找到利用伟大技术的方法。在我们拥抱创新技术的同时,我们还应该引入关键的安全特性,并意识到潜在的隐患。2018年RSA大会上提出了一些更值得注意的陷阱。"计算机ML和AI下一个前沿领域的机器学习时代"专题小组让我们看到了可能出错的事情的阴暗面:疏忽机器学习无人值守无意颠覆对抗性机器学习,安全狗能防御ddos,在那里他们被黑客攻击成为攻击机器,并让他们做他们没有被编程去做的事情。攻击者可能试图逃避甚至利用机器学习或人工智能机器人进行攻击敌方网络可能被黑客攻击,使攻击者能够获得自主导弹、工业支持系统等。对对数进行攻击,以产生数据差异或更糟,从而导致机器做出不同的反应。(例如,服务器cc防御,通过在交通标志上贴上二维码标签攻击自动驾驶汽车,以获得汽车的不安全响应)。如果我们正走向一个与西方世界相似的现实世界,在屈服于人工智能的完全再现之前,我们应该问自己几个关键问题。在以保护的名义收集数据时,phpcc防御,我们该在哪里划清界限,而不是它可能侵犯个人隐私?谁的手在键盘上执行算法?他们的动机是什么?人工智能背后的目标是什么?我们如何处理机器学习的结果?我们是否基于机器学习做出关键决策?毫无疑问,机器学习可以加速人类的学习。响应式机器学习似乎是解决端点安全问题的逻辑答案。在机器学习增强人类学习的地方,人类的增强是绝对存在的。谁知道呢,我们可能会参加一场真实的西方世界决战。