Публикации по теме 'intrusion-detection'
Алгоритмы контролируемого обучения для обнаружения атак в облачной криминалистике
Если вы посмотрите на небо прямо сейчас, вы можете увидеть или не увидеть какое-то облако, но вы можете быть уверены, что сделали сегодня хоть что-то, к чему прикоснулись облачные технологии. Даже чтение этого блога может быть связано с облаком! Организации переходят к облаку, поскольку оно предлагает программное обеспечение, платформу или инфраструктуру как услугу. Когда речь идет о чем-то столь важном, как облако, нам нужно искать все возможные методы для обеспечения его..
Сетевая система обнаружения вторжений
Сетевая система обнаружения вторжений – это система обнаружения вторжений, которая используется для обнаружения сетевых вторжений .
Содержание:
— — — — — -
Использование машинного обучения в этом примере
2. Описание данных
3. Существующие подходы
4. Мой подход
4.1 Обзор данных и очистка данных, предварительная обработка
4.2 Исследовательский анализ данных
4.3 РАЗРАБОТКА ОСОБЕННОСТЕЙ
4.4 МОДЕЛИРОВАНИЕ и оценка модели
5. Окончательная модель
6. Веб-приложение и..
Как поймать злоумышленников в сетях с помощью машинного обучения
Алгоритмы обладают огромным потенциалом для обнаружения кибератак и борьбы с ними. Почему они так редко используются?
Компьютеры подвергаются атаке. Национальные государства используют кибератаки, чтобы одержать верх. Преступники используют кибератаки для получения прибыли. Кибербезопасность необходима компаниям и частным лицам для защиты своих данных и компьютерных систем. Обнаружение атак - важная задача в области кибербезопасности, поскольку она поднимает красный флаг и..
Матрица путаницы в кибербезопасности
В сегодняшней статье я собираюсь объяснить все о системе обнаружения вторжений в кибербезопасности, матрице путаницы, как она используется в IDS, как она влияет на кибербезопасность на примере. Итак, давайте приступим к этой удивительной теме.
В современном технологическом мире, где все будет оцифровано, все теперь онлайн. Наряду с этим самое главное — это данные и безопасность данных. Все действия, которые мы делаем в Интернете, что мы искали, что мы публикуем, что мы покупаем, какой..
Система обнаружения вторжений / угроз на основе глубокого обучения
Недавно, читая статью о кибербезопасности и обнаружении угроз, я наткнулся на «Годовой отчет Verizon о взломе данных». В отчете проанализированы тысячи таких инцидентов, о которых сообщили различные компании, государственные и частные организации, которые произошли за последние пару лет. В отчете проанализированы нарушения с разбивкой по фирмам, географическим регионам, отраслям и т. Д., И обнаружено, что кибернетическое вторжение представляет собой растущую угрозу для каждой отрасли,..
Условная GAN (генеративно-состязательная сеть) на табличных данных
Этот блог состоит из всего об использовании условного GAN для табличных данных, и здесь я использую набор табличных данных UNSW для обучения генераторов и дискриминаторов.
Примечание. Если вы новичок в GAN, сначала прочитайте эту статью:
https://jonathan-hui.medium.com/gan-whats-generative-adversarial-networks-and-its-application-f39ed278ef09#:~:text=The%20main%20focus%20for%20GAN,a%20zebra% 20от%20а%20лошадь .
Информация о наборе данных UNSW:
UNSW -NB15 — это набор данных..
Роль моделей машинного обучения в обнаружении кибератак и проверке их точности с использованием…
В частности, в последнее десятилетие использование Интернета быстро растет. Однако по мере того, как Интернет становится частью повседневной деятельности, число киберпреступлений также растет. Согласно отчету предприятий кибербезопасности за 2020 год, к 2021 году киберпреступность будет стоить почти 6 триллионов долларов в год. Для незаконной деятельности киберпреступники используют любые сетевые вычислительные устройства в качестве основного средства связи с устройствами жертв, поэтому..
