来自 CC防护 2021-06-09 03:10 的文章

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7月18日,研究人员公开披露了CylancePROTECT®的一种特殊旁路。我们验证了这个问题并不是报告中的通用绕过,而是一种允许在某些情况下绕过产品的反恶意软件组件的技术。基于云计算的评分问题已经解决,一个新的代理将在未来几天内推出到端点。什么是弱点?                                              使用机器学习分析文件是一个多阶段的过程。在这个过程中,一个解析器首先检查一个文件,ddos攻击防御设置,它从文件中提取工件,vps防御ddos程序,服务器cc防御,称为features。特征可以是可以解释或测量的文件的任何方面。然后将这些特征传递给数学算法进行分析。此漏洞允许操作由算法分析的特定类型的特征,在有限的情况下会导致模型得出错误的结论。解决办法是什么?                                                                                  我们对该漏洞的响应有三个方面:首先,我们在解析器中添加了防篡改控件,以检测功能操作并防止它们影响模型分数。第二,我们加强了模型本身,以检测某些特征何时变得比例超重。最后,我们删除了模型中最容易被篡改的特性。通过利用云架构的强大功能,ddos云防御价格,我们能够自动部署这些增强功能,将对客户的影响降到最低。全面发售机器学习仍然是反恶意软件最有效的方法,但它不是我们解决方案的唯一方面,它包括内存防御、脚本控制和cyanceprotect®设备控制。我们的综合平台包括仪器和阻断能力,我们的端点检测和响应(EDR)产品CylanceOPTICS™ 以及我们的管理检测和响应(MDR)解决方案CylanceGUARD™.展望未来人工智能和机器学习模型本质上是活生生的模型。它们的设计是为了发展,并在适当时需要定期再培训和实地服务。随着我们提高对威胁的门槛,那些试图绕过这些模式的人将继续寻找新的漏洞。尽管如此,机器学习仍然是对付恶意软件最有效的工具,这也是为什么这项技术几乎被安全厂商普遍采用的原因。BlackBerry Cylance平台的设计非常灵活,能够轻松支持更新。我们正在开发第六代机器学习模型,我们所取得的进步使我们能够随着行业的发展迅速适应。关于协同披露的一点注记我们感谢安全研究人员的努力,他们负责地披露漏洞,推动行业向前发展。黑莓赛伦斯认真对待所有的漏洞,ddos攻击防御概述,并鼓励研究人员直接与我们接触。我们对客户的坚定承诺促使我们不懈努力,修补黑莓赛伦斯产品中的所有漏洞。