高防_高防_原理

如今,防御ddos云,在RSA大会或Black Hat的展台上,没有厂商用"机器学习"和"人工智能"之类的信息炮轰你。但很少有人会解释它是什么,它是如何工作的,以及为什么你应该关心它。在Sophos,javaddos防御,我们在数据科学和机器学习方面进行了大量投资,包括收购机器学习公司Invincea和建立一支领先的数据科学家团队,专注于将机器学习融入我们产品的核心。我们的机器学习方法始终基于科学、透明和验证。我们将用这个论坛来描述机器学习中的细节、要点和挑战,以及我们如何处理机器学习,而不是像小精灵一样描述机器学习。只是数学,对吧?在评估机器学习产品时,最困难的事情之一是如何找出隐藏的东西和原因。为了提供帮助,我们列出了一个包含五个问题的列表,这些问题直接关系到特定方法的执行情况,而不管它使用的是哪种算法。问题1。这是一个令人印象深刻的检测率,但当你发现这么高的检测率时,假阳性率是多少?仅仅引用机器学习算法的检测率是不够的。毕竟,通过简单地判定扫描的每个文件都是恶意的,就可以轻松地实现100%的检测率。但你的误报率也将接近100%——也就是你错误地阻止合法文件被使用的时候。你根本不能用你的电脑。换言之,检测算法的假阳性率至少和它的真检测率一样重要。忽略假阳性率意味着不断地在网络上追逐幻影或中断用户的工作。在机器学习中,这是由一个称为接收器工作特性曲线(ROC曲线)的图形表示的,该曲线显示了真实检测率与假阳性率之间的权衡关系。如果供应商不能或不愿意向您展示ROC曲线,免费高防cdn申请,您甚至无法开始猜测您需要容忍的检测率有多低-换句话说,产品将允许多少恶意软件-在它变得可以使用之前。问:我能看看你现在和过去的大鹏曲线吗?问题2。您的模型需要多久更新一次,更新之间模型的精确度下降了多少?机器学习的真正力量在于,如果它经过适当的训练,它可以非常可靠地检测到它以前从未见过的威胁。这使得它特别有效地阻止新的威胁。此外,一个好的机器学习模型不仅能很好地应对当今的威胁,而且还会表现出一个被称为"慢老化"的特征,这意味着它将在很长一段时间内继续识别新的威胁,而不需要更新。简而言之,一个好的机器学习模型将在数月内保持检测率与假阳性率之间的可接受的平衡,而不仅仅是几周或几天。问:我能看看你六个月前发布的更新的ROC曲线吗?问题3。你的机器学习算法能实时做出决策吗?如果扫描恶意软件所花费的时间比恶意软件完成其脏工作所需的时间长,那么您可以检测到而不是预防。换句话说,你只会在事后才发现袭击。一些形式的机器学习被用来在攻击后筛选数据,试图在大海捞针。这对于弄清发生了什么很有用,这样就可以防止再次发生,但是如果您要在攻击成功之前停止攻击,那么您需要一个在毫秒内而不是在几分钟或几秒钟内运行的算法。一般来说,如果机器学习解决方案的数据集不适合您的端点,则需要云连接才能工作,而且速度慢且不可靠。事实上,数据集应该足够紧凑,可以保存在内存中,从而避免在扫描每个文件时不停地从磁盘读取检测数据。问什么:这是实时的吗?如果是,需要多长时间才能做出决定?如果计算机离线,性能和准确性会发生什么变化?问题4。你的训练装备是什么?一个算法在实际应用中的性能取决于所训练的数据。垃圾进来,垃圾出去这句古老的格言适用于此。如果数据是学术性的、旧的或者不能真实地表示真实世界的文件,那么当面对实验室外的文件时,算法就不可能可靠地执行。问:培训数据从何而来?是什么让它现实?有多少数据?你如何使培训设置保持最新?你的机器学习系统的规模有多大?考虑到新的威胁(和新的干净的文件)不断出现,你需要收集新的但有代表性的数据,在互联网的规模。收集不断增加的相关数据本身就已经足够困难了,但是您还需要能够提高重新训练和重新测试模型的速度,否则您将需要花费越来越长的时间来生成更新。但是,即使训练集呈指数级增长,为运行机器学习模型而提取的数据集的大小必须保持不变。否则,您的运行时性能将变得越来越差,只是为了保持检测率。换句话说,"量表"有几个变量,包括你能多快地扩大你的训练集的规模和相关性,你是否能随着训练数据的增加而掌握训练和测试所需的时间,以及是否可以在不牺牲检测率(或增加误报率)的情况下减小运行时数据集的大小。问什么:我能看到历史统计数据显示您的培训和运行时性能有多好吗?不仅仅是数学总结一下您理想的机器学习方法:利用公布的ROC曲线,网页cc防御功能破解版,ddos服务器防御软件,给出已知和未知攻击的高检测率和低误报率。在一个能代表现实世界威胁的强大训练集上接受训练。在每次更新后的数月内继续提供高性能。在不消耗大量内存的情况下提供实时性能(威胁阻止)。可以可靠地扩展,而不会占用更多内存或丧失性能,即使在训练集增加时也是如此。这些看起来像是一个大问题,但它们正是任何生产性机器学习方法所需要的,也是我们在Sophos专注于构建和发布的内容。下次你和一家声称使用机器学习的公司交谈时,一定要问这些问题。当他们回答"这只是数学问题"时,你就知道该说什么了。

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