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機器學(xué)習(xí)算法使用機器來了解給定的數(shù)據(jù)集

倩倩 ? 來源:文財網(wǎng) ? 2020-09-16 17:05 ? 次閱讀
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AI包括自然語言處理,對象圖像識別以及通過試圖模仿大腦認(rèn)知功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行模式識別等功能。

機器學(xué)習(xí)一詞經(jīng)常與AI互換使用,盡管有明顯的區(qū)別。機器學(xué)習(xí)算法使用機器來了解給定的數(shù)據(jù)集。機器學(xué)習(xí)的一個子集包括深度學(xué)習(xí),它在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域顯示出了巨大的希望

AI和ML不僅用于下一代SOC中,以增強檢測和預(yù)防活動,而且越來越多地用于增強事件響應(yīng)措施,例如遏制措施,故障單創(chuàng)建和用戶參與分類和/或驗證可疑行為。AI和ML的應(yīng)用減少了每次警報所花費的時間,并改善了平均檢測時間和平均修復(fù)時間。

自動化與編排

自動化和編排是NextGen SOC的基本組件。通過將高速機器搜索與(工具和平臺的)高級控件相結(jié)合,分析人員可以使用更多數(shù)據(jù),從而使他們變得更有效率,并幫助他們提供更多上下文相關(guān)的結(jié)果進行補救。這減少了威脅計數(shù),并加快了分析人員進行評估和響應(yīng)的能力。高級控件還可以防御零時差威脅,并提供有關(guān)此類威脅的更高保真度的數(shù)據(jù)。這些結(jié)果有兩個主要好處:與傳統(tǒng)的托管安全服務(wù)相比,安全性更高,而相同成本的價值更高。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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