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    2018-11-19 02:07:51
    阅读量:439
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  • 机器学习和大数据将彻底颠覆商业和生活,如果你见识过大数据的威力,你就会意识到几乎所有的商业领域都将被机器学习和大数据颠覆,如果你还没有行动,就会被竞争对手远远地甩掉。今天无论是网络安全公司、金融企业还是智能家居厂商都在利用机器学习技术大幅改进和创新产品服务,Azure等云计算服务为这些创新提供了无尽的可能。物联网的蓬勃发展也得益于云计算,大量的物联网APP和服务都需要一个集中的平台汇集数据,加...
    2019-04-17 09:55:55
    阅读量:117
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  •    将机器学习应用到网络安全已成为近年来安全领域的研究热点。针对安全领域的5个研究方向(指网络空间安全基础、密码学及其应用、系统安全、网络安全、应用安全),机器学习在系统安全、网络安全、应用安全三个方向有大量的研究成果,而在网络安全基础和密码学及其应用方面的研究较少涉及。其中,系统安全以芯片、系统硬件物理环境及系统软件为研究方向;网络安全主要以网络基础设施、网络安全监测为研究重点;应用层面...
    2018-05-17 18:03:44
    阅读量:4631
    评论:2
  • 机器学习在网络安全研究中的应用   本节主要介绍机器学习在网络基础设施的安全以及网络安全检测方面的相关研究成果,主要包括机器学习技术在BGP的异常检测、恶意域名检测、僵尸网络检测、网络入侵检测以及恶意加密流量的识别中的应用研究。网络基础设施安全    路由系统和域名系统是网络空间中重要的网络基础设施,这些系统安全可靠的运行是各项网络活动安全开展的基础和前提。    BGP的异常检...
    2018-05-18 16:24:10
    阅读量:1410
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  •     本节从应用软件安全、社会网络安全两个方面,介绍机器学习在应用安全中的相关研究工作。其中,应用软件安全主要包括垃圾邮件检测、PDF恶意软件检测、恶意网页检测;社会网络安全主要包括社交网络异常账号检测、信用卡欺诈检测、取证分析、网络舆情。应用软件安全:    (一)垃圾邮件检测     垃圾邮件的检测可以抽象为机器学习中的分类问题,最简单的分类可定义为{-1,1},-1代表非...
    2018-05-21 17:18:33
    阅读量:1415
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  • 数据挖掘和机器学习是进行数据处理的非常有用的工具,当代的好多数据都使用这两种方法。但是这两种方法却包含很多模型和方法,对于初学者来说,面对这些模型总是无从下手。因此,后面的论述主要以处理数据的流程入手,把每个方法带入到数据处理的步骤中来讲,使得这些方法在数据处理中的具体位置有一个清晰的显示,有利于理解这些方法。
    2017-12-12 21:08:54
    阅读量:5504
    评论:2
  • 1.机器学习在网络安全领域的挑战近年来,机器学习几乎成了每个互联网或传统IT公司的话题。然而在网络异常检测领域,机器学习在学术界一直很活跃,却很少在实际环境中应用。主要因为:1.网络异常检测对精确度要求很高,对错误容忍率较低(对比推荐系统,语音识别等);2.网络异常检测要求结果具备可解释性;3.测试数据集(比如DARPA)无法反应实际环境;4.网络正常环境复杂多变。所以,当我们想要将...
    2018-05-13 23:22:17
    阅读量:1336
    评论:1
  • 今天看到Gartner分析师AugusotoBarros的一个博文,感觉深有同感,借着讨论下我对于机器学习与安全结合的一些想法。下面是翻译的原文:想要了解乙方安全厂商是如何利用机器学习来进行威胁检测,有一个非常重要的观点必须了解。一般来说,机器学习是用来区分已知的行为,但是会存在可变的参数。什么意思呢?也就是说,大多数情况下,我们知道恶意行为是什么,但不知道它具体是一个什么样的形式。举个...
    2019-03-01 19:16:30
    阅读量:339
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  • 说完机器学习的方法,下面要谈一谈机器学习的应用了。无疑,在2010年以前,机器学习的应用在某些特定领域发挥了巨大的作用,如车牌识别,网络攻击防范,手写字符识别等等。但是,从2010年以后,随着大数据概念的兴起,机器学习大量的应用都与大数据高度耦合,几乎可以认为大数据是机器学习应用的最佳场景。譬如,但凡你能找到的介绍大数据魔力的文章,都会说大数据如何准确准确预测到了某些事。例如经典的Google利用...
    2018-05-22 16:54:20
    阅读量:3542
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