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服务器防护_高防包_方法

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 由管理员2019年7月18日网站|克莱夫·戴维森| 机器学习可能效率太高;现在,供应商们正在寻找使其更精确的方法。克莱夫·戴维森关注今年风险科技奖背后的故事从理论上讲,机器学习最吸引人的地方之一是它以一种更人性化的方式来处理任务——根据过去的经验核对新信息,并在处理过程中变得更聪明——同时还拥有超人的处理数据的能力。不过,这可能太有效率了。当应用于风险监控领域时,总是开着、总是愿意、从不疲倦的机器可以产生比人类同事能够调查到的更多的警报。今年的风险技术奖(RTA)中的一些获奖供应商一直在努力解决这个问题,创造了某种认知革命,人和机器并肩工作,以应对金融市场和服务安全稳定运行面临的一些最大挑战。获奖者名单年度银行资产负债管理系统穆迪分析公司最佳创新供应商国际商用机器公司系统支持和实施的最佳供应商量化提供方信用年度数据穆迪分析公司年度信用压力测试产品早熟年度网络风险/安全产品古鲁古尔年度企业压力测试产品穆迪分析公司年度金融犯罪产品国际商用机器公司GRC年度最佳产品都市流IFRS 9–年度ECL建模解决方案穆迪分析公司IFRS 9–年度企业解决方案穆迪分析公司年度托管支持服务提供商布罗德里奇金融公司年度市场监测产品Eventus系统年度车型验证服务收益率.io年度最佳运营风险模型供应商分析精品店年度监管资本计算产品IHS Markit公司年度监管报告制度沃尔特斯·克鲁沃年度风险仪表盘软件科技公司年度批发信贷建模软件穆迪分析公司其中一个例子来自中央限价指令簿交易,市场参与者面临识别和捕捉欺骗和分层的压力,即交易员发布非真实订单,以误导其他人的供求水平。"作为一个行业,我们在电子和人工高接触交易中出现了更多的欺骗事件,"RTA评审团的一位成员表示。欺骗和分层的问题在于,它们是复杂且不断演变的行为,无法通过简单的单一检查进行识别。来自德克萨斯州Eventus Systems的Validus平台提供了数十个参数,这些参数可以帮助识别欺骗和其他非法行为,但这并不是万能的——设置足够广泛的参数来捕获欺骗和其他形式的操作,每天可以生成数千个警报,压倒了大多数机构的跟进能力。因此,Eventus已经训练了机器来筛选警报,并优先考虑那些最需要紧急关注的警报。Eventus利用其客户的人类分析师对警报的调查结果,不断训练机器学习模型,以发现可能的操纵者。"获得年度市场监测产品奖的Eventus首席执行官特拉维斯•施瓦布(Travis Schwab)表示:"该模型将审查规则产生的警报,ddos防御入门,并得出需要进一步调查的前10或20个,以及信心水平。"。使用机器将候选人列入调查名单极大地提高了效率,同时从人为设计的规则中生成原始警报,使机构能够理解他们为什么要针对特定的交易员或公司,并向不愿接受"黑匣子"解决方案的监管机构解释这一点。在最近的一个例子中,Eventus的一个客户决定审查其交易平台上的活动,以期清理任何不受欢迎的行为。它在Validus系统上设置了广泛的参数,然后每天产生数千个警报,远远超过了平台的三个合规人员手动处理的数量。然而,机器学习模块能够识别出最可疑的案例,合规人员能够迅速调查这些案例,并终止一些可疑活动的账户。结果是警报数量立即下降。内部危险总部位于加州的guruchul首席运营官克雷格•库珀(Craig Cooper)表示,人工智能(AI)和来自多个来源的数据的结合,都是为了将事件和其他信息放在上下文中,该公司获得了年度网络风险/安全产品奖。这使组织能够看到模式并发现异常,从而识别甚至预测风险行为。"传统的分析倾向于基于规则的解决方案,ddos攻击与防御技术的内容目的,关注于已知的事务模式。今天分析的力量允许企业有一个更广泛的上下文视图,可以用来识别已知和未知的风险行为模式。库珀说:"这种方法减少了假阳性,并大大缩短了调查时间。这种方法证明其价值的一个领域是识别内部风险。通过持续监控多个内部系统中的员工活动,机构可以为个人建立基本行为模式或档案,然后在出现异常时发出警报。这可能包括可疑的贷款批准、交易覆盖、向竞争对手的域发送电子邮件或对敏感区域进行不寻常的物理访问。最近,一位Gurucul用户能够预测一个不满意的人的离开,并有可能防止此人窃取数据、实施欺诈或破坏系统。"库珀说:"一个组织的内部人员,特别是那些有权访问敏感系统和数据的人,可能会给金融业务带来严重风险。"。行为分析是IBM在其金融犯罪解决方案中也使用的一种方法。IBM Safer Payments可以链接到组织与客户交互的所有系统中,以及任何其他相关的信息源。Safer Payments实时监控数据和活动,并使用IBM的Watson AI技术,在组织的所有交互渠道、品牌和支付类型中构建客户或其他实体的行为图。该系统可以接收多种数据,包括支付、非货币事件以及来自多个来源的认证和安全数据,而无需将其转换为固定格式。"有价值的信息通常会在这些数据转换过程中丢失,这会影响系统的分析性能以及分析人员有效处理警报案例的能力,"IBM的Watson financial crimes产品经理Austin Wells说,该公司荣获金融犯罪产品和年度最具创新力供应商奖。更安全的支付系统能够将来自每个渠道的交易和非交易要素组合在一起,并随着时间的推移了解行为,使用人工智能作为‘虚拟分析师’,帮助人类专家发现威胁,优化防欺诈措施。"但是,该系统没有生成黑盒模型,而是生成易于阅读的场景,作为用户可以选择部署的建议,google云防御ddos,"Wells说。后台机器人程序人工智能和人类智能的结合也开始超越前台和中层办公室。总部位于纽约的Broadridge赢得了年度托管支持服务提供商奖,该公司预计运营将发展到这样一个阶段:经验丰富的专家型人员,扮演能够区分公司服务的面向客户的角色,与自动化程度不同的机器或"机器人"一起工作重复的非差异化活动。Broadridge北美财富和资本市场解决方案负责人迈克•亚历山大(Mike Alexander)表示:"我们预计这些机器人要么与人类同事一起‘有人值守’,要么无人值守,linux自动检测防御cc,同时仍由人类同事监控。"随着机器人技术的成熟,我们预计服务的提供方式将有一个巨大的飞跃,从开户和税务服务到贸易结算、资金流动和国际业务。"Broadridge已经朝这个方向迈出了一步,推出了一款用于贸易分配的产品,该产品使用人工辅助机器学习,以各种格式接收非标准贸易分配,如PDF、逗号分隔的值文件或电子邮件,并应用模式匹配算法,将其转换为其中间办公系统能够识别和处理的分配。"Alexander说:"随着越来越多的这种产品的实例在我们的客户群中被实例化,我们希望能够让这些机器彼此共享模式,而不是由人工协助。"。技术提供商也开始研究系统实现和支持的认知方法。"我们希望使用人工智能来实现自动化,并为支持和运营提供更好的服务,"总部位于新泽西州的Quantifi首席执行官罗汉·道格拉斯(Rohan Douglas)表示,该公司赢得了系统支持和实施类别的最佳供应商。这可能包括用于实现配置的人工智能工具,以及为系统问题提供快速响应的自动化,以及为避免问题而采取先发制人行动的系统监控。"道格拉斯说:"我们的想法是保持个人支持,但要用工具来补充,使人们更有效率。"。但该公司首席执行官兼联合创始人乔斯盖尔丁(Jos ghereardyn)警告称,当前人们对基于人工智能的建模热情存在固有的危险,尤其是在模型与开发者紧密耦合的情况下收益率.io,赢得了模型验证

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