来自 应用 2022-03-30 05:10 的文章

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我很高兴最近被邀请并参加了3月份举行的情报与国家安全联盟(INSA)2020年春季研讨会。来自政府和私营部门的专家有机会讨论了会议的标题主题:"构建一个人工智能智能智能社区"。

在这篇博文中,我捕捉到了我带到"利用人工智能实现网络安全"小组的讨论要点,这是一个我非常关注的主题。

以下是我在小组对话中提到的主题列表:

算法(AI)是危险的设计隐私算法的专家知识安全范式转变的必要性人工智能的功效是不存在的需要学习如何跨学科工作

国土安全部的代表加入了我的小组,微软和奥本大学.IsAn Lime.Org视频图像由Isaon Link .Org视频片段提供。请允许我详细阐述我的讨论点:"算法"(AI)是危险的-我们允许软件工程师使用算法(库),因为它们不知道产生什么结果。没有监督要求——想象一下,控制任何工业控制系统都使用了"错误"的算法。还要认识到,安卓ddos防御工具,这不是关于使用下一个算法创新。当深度学习进入竞技场时,每个人都试图利用它解决自己的问题。猜猜看;几乎没有任何问题可以用它来解决。这与下一个算法无关。这是关于如何使用这些算法以及它们周围的过程。有趣的是,如今每个CISO仍在努力解决的最紧迫和最古老的问题之一是"可见性"。查看网络上的设备和用户。这与人工智能无关。这是一个简单的工程问题,我们(网络安全行业)还没有解决它。 设计隐私——在会议期间,ddos防御软件S高防行吗,关于设计隐私的讨论并不多。在一个完美的世界里,我们的个人数据永远不会离开我们。一旦我们泄露了信息,免费cc防御盾,它就会暴露出来,并且可能会被滥用。我们如何建立这样的系统?似乎还有很多讨论要进行。 专家知识——仍然比算法更重要。我们有一种错觉,认为人工智能(实际上,ccddos完美防御,它通常是统计或有监督的机器学习)将通过分析数据来解决我们的问题,而不是使用"人工智能"来增强人的能力。此外,我们需要真正了解问题的专家。领域专家。安全专家。有经验的人帮助我们建立更好的系统。 安全范式转变——我们一直在以错误的方式进行安全工作;二十年来,我们一直在从事攻击者和捍卫者之间的安全猫捉老鼠游戏。我们需要打破这种局面。只有理解行为的方法才能让我们达到目的。 功效——没有办法描述人工智能系统的工作情况。我的系统比别人的好吗?我们如何衡量这些东西?同样,还有很多讨论要讨论。 跨学科协作——正如我在上文"专家知识"一点中强调的那样;我们需要把重点放在人身上。尤其是领域专家。我们需要多学科的团队。心理学家、反情报人员、安全分析师、系统工程师等合作,以帮助我们找到解决安全问题的方法。这些团队面临许多挑战。甚至只是一些简单的术语或对所追求目标的共同理解。这不是特定于安全性的。每个领域都有这个问题。

我非常感谢有机会向小组成员和观众介绍这些问题。显然还有很多问题需要讨论,您可以指望我们继续领导这些讨论。

专家组的视频记录可以在这里找到:https://video.tvworldwide.com/CYBERSEC/200304_INSA_1515_Panel4.mp4

有兴趣了解更多信息吗?

完整的课程回顾可在INSAonline.org上找到春季研讨会上的社交媒体聊天可以在标签AIpoweredIC下找到。您可以通过INSA的网站和推特手柄随时了解最新消息。

直到下一次,请保持安全。

拉斐尔·马蒂在工程、分析、研究和战略方面为Forcepoint带来了20多年的网络安全行业经验。在加入该公司之前,Marty为Sophos运行安全分析,Sophos是一家领先的终端和网络安全公司,推出了pixlcloud,服务器安全,一款可视的。。。