来自 应用 2021-12-15 01:10 的文章

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我们最近有机会与《卫报分析》执行副总裁兼数据科学部主管马西赫·纳贾菲进行了交谈。他是将行为分析应用于欺诈检测和安全问题的先驱。他是Guardian Analytics核心技术的主要架构师,利用机器学习和大数据技术开发基于行为分析的可伸缩欺诈检测解决方案。在他的领导下,安全狗可以防御ddos吗,卫报分析已成为基于人工智能(AI)的银行系统和支付行业欺诈检测技术的领先者,服务于450多家银行和金融机构。他在证券、支付、银行系统、金融科技和区块链等领域有着广泛的经验和兴趣。Massy拥有加州大学伯克利分校的博士学位。我们希望Massy的专家们能够了解自动化分析检测、欺诈和网络安全之间的对称性等方面的主要挑战。作为一个高度成就的数据科学家,你发现问题的哪一部分最有趣,数据或科学,你能解释为什么吗?我认为双方都很有趣,同样重要。在数据方面,需要技能和激情来消化和从数据中提取洞察力。你需要享受花时间处理数据,耐心地获取数据与您交谈。另一方面,科学方面是艺术知识与技术知识的结合。它需要技能和创造力来建模和项目数据,基于其特点,您的反对意见和各种限制。作为欺诈检测专家,你认为欺诈和网络安全之间最有趣的对称性是什么?欺诈检测与网络安全的主要对称性是其对抗性方面。与其他分类问题不同,在安全和欺诈检测方面,ddos防御只能烧钱,您正在处理对抗系统(例如坏人、欺诈者),这些系统知道您的任务(检测和阻止它们),并尽最大努力寻找一种方法来游戏或愚弄您的模型/算法,以在实现目标的同时保持在雷达之下。这使得问题更加具有挑战性,因为基于当前现状进行设计已经不足以解决。你还需要考虑坏人的新策略来响应你的设计/解决方案。换句话说,ddos防御20g,欺诈检测或安全问题是两个智能玩家的战场:坏人(有伤害或偷窃意图)和保护者,其目的是设计解决方案/算法来检测和阻止坏人。您认为自动化分析检测的主要挑战是什么?一个自动分析检测解决方案需要考虑不同的参数来评估新观测的保真度。随着参数的增加,网站cc防御工具,维数问题的诅咒也随之产生,这意味着训练/构建模型所需的数据量呈指数级爆炸。维数问题的诅咒在安全和欺诈检测问题中更具挑战性,因为从本质上讲,在这些问题中,国外cdn高防,我们已经处理的是极不平衡的数据。您对成为一名战略顾问以响应软件感兴趣的是什么?我对帮助AI公司重新审视长期存在的问题有着普遍的兴趣。响应软件以不同的方式处理企业安全问题。他们把它定义为似然估计问题,而不是把它定义为一个传统的分类问题。该策略使他们能够灵活地应对诸如维度、数据不平衡、自适应和定制等挑战。我相信他们的技术有潜力将新的视野引入企业安全,并在与坏人的游戏前保护他们。