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海外高防ip_云盾ddos监控_解决方案

小墨安全管家 2021-06-11 16:31 CC防火墙 89 ℃
DDoS防御

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本系列之前的博客对机器学习举行了认真的研究,了解了它的局限性和优势。机器学习在促进人工智能方面有着巨大的潜力,但值得注意的是,更广泛的威胁检测游戏并不仅仅是我们今天所懂的深度学习或机器学习。新的分析想法与新的数据类型相结合,能够给我们提供一具全新的框架来分析和应对安全威胁。我们基本看到了分析对其他行业的作用,分析也有大概对网络安全产生深远阻碍。我们在一具我们称之为安全分析(security analytics)的新领域看到了这一点,DDoS防御,它实质上采纳了我们讨论过的(以及更多)通过战斗考验的算法和想法,并将其应用于解决真正的安全难题。我们今天在安全领域看到的最常见的分析包括预测模型,它允许我们识别大量数据中大概存在的风险(这算是异常检测适用的地点)。简言之,预测建模将历史数据与实时行为相结合,以了解或预测今后的行为。如此,我们就能够回答"接下来会发生啥?"但我们对安全分析的愿景并不止于此。预测分析不过一具更大的难题的一部分,它能够为安全团队提供更多实用的见解。理想的分析范式将智能传感器和无处不在的数据源(台式机和服务器、挪移设备、云、社交网络、开放数据等)与行为和威胁分析的多种高级分析想法相结合,包括法医分析、风险建模、异常检测、行为和响应优化等。这意味着我们能够做的远不止预测或识别威胁。它使我们可以更进一步,不仅提供先进的检测,而且能够洞察怎么最有效地作出反应。安全分析让我们有能力回答其他关键咨询题,比如"有多少威胁?"以及"最好的反应是啥?"把左上角的数据和右下角的科学数据结合起来,我们能够做的不仅仅是探测威胁。我们能够提供下一步行动。 我们还没有看到其他类型的分析,如优化想法应用于网络安全,但它们有巨大的潜力。这些技术着眼于对安全风险的所有大概反应,并确定最佳响应。是的,数学有特别多想法。例如,当您向您的手机服务提供商打电话时,会使用优化想法。他们并不是随机地提出是否要以折扣价升级您的服务打算的建议;他们依靠于后台的一套数学模型,DDoS高防,这些数学模型会查看您的通话记录、掉话次数、您的历史记录与其他用户的比较事情,它甚至计算你大概会切换到另一具服务提供商的概率。接着,在所有大概的下一步中,它计算出最佳的下一步,DDoS防御,以最大限度地保留客户。同样的数学想法也能够应用到安全团队中,以识别风险,提供多种应对方式,并从数学上确定尽大概最好的应对措施,以最大限度地遏制这种特定的风险。安全威胁的迅速增加和演变使得这种类型的响应效率变得至关重要。我们今天的数据比以往任何时候都多。谢天谢地,DDoS防御,我们还有更多的计算能力,更好的算法,更广泛的研究和技术投资,关心我们经过数学来理解这些数据。所有人都以为,安全分析才刚不久起步。Stephan Jou是Intermit的首席技术官。


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