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服务器高防_国内高防vps_怎么防

小墨安全管家 2021-06-11 16:23 高防CDN 89 ℃
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(此博客最初发表于2018年6月。2019年2月,Micro Focus收购了Interset)上周,我们有幸在西雅图的IANS论坛上与一批精选的个人接触。在为期两天的会议上,DDoS高防,Interset现场运营总监Jay Lillie讨论了怎么评估不同类型的机器学习在网络安全中的有效性。虽然网络安全领域的大多数人都声称支持人工智能和机器学习,但杰伊解释讲,有监督的机器学习(经过示例学习)和无监督机器学习(经过观看学习)之间存在着关键区别。机器学习类似于经过训练先前识别的视觉线索来评估人类的情绪,如图A所示。图A相比之下,无监督机器学习更具动态性。它以观看学习为基础,利用上下文线索来统计确定某些情绪何时大概浮上。无监督机器学习不再依靠于一系列图像中的预定义标签,而是使用上下文数据来识别面部图像中的模式并识别预期的情绪图B在网络安全领域,找到合适的工具是成功的机器学习解决方案的关键。Jay还分享了一些对于怎么挑选一具好的解决方案的关键建议:定义您的需求,要求供应商明确,使用您所懂的,并依照您的特定需求评估解决方案。   在SlideShare上查看完整的主题演说和技术会议演示文稿。在技术会议之后,与与会者的咨询题举行了特别好的讨论,这些咨询题如下所示。咨询答Q: 你是只看人和他们的行为依旧看服务器和机器?A: Interset持续测量多种类型实体的"唯一正常"和实体间关系,DDoS防御,例如用户、计算机、文件、IP地址、项目、资源、服务、共享、网站、卷和打印机。请参阅我们的行为分析页面,了解我们怎么衡量这11类实体的"唯一正常值"的更多信息。Q: 当职员改变角色或头衔时,怎么重置基线?A: 当组织发生变化时,比如角色的变化或者人群的变化,我们没有必要重新设置或者"调整"我们的平台。Inteset使用无监督的机器学习,这是一种机器学习,它能够发觉模式,而不需要标签,经过观看实现自我学习。我们所有的模型基本上在线学习的,这意味着他们能够实时分析实时数据集。这意味着我们的平台将动态地、自动地适应组织的变化。Q: 你怎么处理泄露的账户?A: 泄露的帐户会导致异常行为,或与帐户所有者期望的不同的行为。Internet可以检测并连接身份验证、帐户类型、对异常位置(服务器、文件共享等)的登录访咨询、活动或远程会话等方面的异常事情,并将这些异常连接到大概受到危害的帐户、计算机等。Q: 怎么与Splunk等其他产品集成,DDoS防御,使它们不必重复数据?A: Interset接收从不同来源(Splunk、activedirectory、Endpoint、Fileshare、SIEM等)的日志文件生成的元数据,以使用其机器学习模型举行分析。Interset不复制数据以运行分析。Q: 产品能否用于保留日志文件数据?本质上是在源日志文件被修改或删除的事情下作为引用副本?尽管Hadoop基础设施关于日志文件保留来讲是一具很高效的大数据存储选项,但Interset产品并不是用来存储日志文件数据的存储库。Internet专注于大数据计算(而不是存储),以快速高效地分析大量安全数据,以检测重要的威胁。Q: 你怎么处理用户隐私咨询题,CC防御,非常是GDPR?由于处理大量数据,中间威胁检测平台的设计初衷是为了爱护隐私。使用安全的、对敏感字段举行单向散列的假名化是Internet平台的一具内置组件。最重要的是,Interset的数百个模型基本上按照数据最小化的原则设计的所有Interset模型只需要统计处理所需的最小列集,而模型不需要的列总是可选的。Internet的研发团队还遵循安全开辟生命周期实践,包括安全架构、独立的第三方安全测试和代码分析。欲了解更多信息,请阅读本文Intermit和GDPR文章。Q: 是否有能力以某种方式匿名化用户数据,以证明用户没有成为目标或被抉择出来?A: 是的,匿名是作为数据摄取的一部分执行的。特定的用户信息能够被屏蔽并单独存储。假如检测到威胁,则能够检索特定的用户数据,接着将其揭开。

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