来自 防护 2022-05-30 07:30 的文章

香港ddos防御_ddos防护手段有_原理

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与科幻小说不同,人工智能——通过机器学习算法和大数据——是化解当今不断演变的网络威胁的关键。

人工智能(AI)是多年来最热门的新趋势。虽然这听起来可能有点矛盾,但围绕人工智能及其子系统机器学习的嗡嗡声并没有平息下来,而且可能会持续很长一段时间。它在我们对抗日益增多的网络威胁的斗争中具有独特的重要性,对我们扫描和删除恶意软件的能力至关重要。

人工智能研究领域始于1956年,科学家们致力于达特茅斯夏季人工智能研究项目。从那时起,人工智能在许多电影中都被描绘出来,高防cdn哪家最好,典型的形式是具有类似人类思想和情感的机器人。然而,现实生活中的人工智能远远不同于我们在电影中看到的内容,也比我们在电影中看到的内容更广泛。

人工智能是一门通过模仿人类智能使计算机执行任务的科学,用于医疗保健、客户服务和金融等行业。特别有趣的是,人工智能的一个子集是计算机创建机器学习算法以根据数据模式做出决策的过程,从而从它们执行的大数据分析中学习。在Avast,我们多年来一直在使用人工智能和机器学习来保护我们的用户免受普遍的威胁。我们的一个引擎MDE使用2012年由我们的安全专家内部设计的机器学习。

在计算机和互联网的早期,我们使用基于字符串的签名来概括各种威胁。签名需要分析人员和时间,而且不够灵活,无法检测各种各样的现代网络威胁,linux服务器cc防御,因为这些威胁对犯罪分子来说非常有利可图。只是没有足够的人员或时间跟上新威胁的数量,这正是人工智能和机器学习发挥作用的地方。

机器学习和人工智能对安全至关重要,因为全世界的网络犯罪分子日以继夜地创造新的恶意软件变种,这些变种看起来往往像干净的文件,谁创造了可以变形的恶意软件,美国ddos防御共享dns,使得反病毒引擎更难检测到这些威胁。更糟糕的是,犯罪分子也在暗中销售恶意软件,即使是技术知识很少的人也可以改变和传播新的恶意软件。

当然,人类分析师可以分析文件以确定它们是否恶意,但这要求他们分析文件的代码,检查它们是否具有恶意特征。考虑到我们每天都会看到超过一百万个新文件,以这种方式分析每个文件在物理上是不可能的。你不会想要一个仅仅依靠人力的恶意软件扫描器或恶意软件清除器。

另一方面,计算机擅长处理数字。为了让他们像分析员以前手动做的那样,我们创建了将文件转换为合适的数字表示的算法。这些机器学习算法从接收到的文件中提取某些特征或"指纹"。提取的文件比原始文件小得多,因此适合大规模处理,尤其重要的是,适合快速决策。

由于威胁环境不断演变,我们不断更新机器对干净文件和恶意文件的了解,因此它们可以更好地区分这两种文件。为此,服务器硬件防火墙,我们的分析员将他们对恶意软件作者的新技术的发现转化为新的算法,然后我们的机器使用这些算法来学习如何在收到新数据时做出决策。

当然,我们做这一切的能力取决于我们能够为数字运算计算机提供的数据。我们输入的数据越多,系统做出的决策就越准确。因此,ddos攻击的防御方法,感谢我们在全球范围内的4亿多用户,他们充当传感器,我们拥有大量的信息,我们对这些信息执行广泛的数据分析,以帮助我们确定文件是否恶意。最终,大数据、机器学习和人工智能的结合使我们能够以最快的速度为用户提供服务,AvAST和捷克技术大学的新研究将自动特征提取应用于机器学习,以自动化数据处理管道。胡:从研究人员Sadia Afroz那里发现,AvAST如何使用庞大的数据集来快速更新新模型,提供关键性的,直到第二次保护。

了解来自11个国家的演讲者和演讲者是如何吸引人满为患的人群来了解人工智能的新方向的。