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当我谈到机器学习时,我知道我冒着让一半观众开始翻白眼的风险。在某些方面,我不能怪他们。机器学习与人工智能一起,已经成为网络安全行业中一个被过度使用的热门词汇,仅仅是说出这些话,往往会引来更多的怀疑,而不是兴奋。但是,我们确实有理由对此充满热情。事实上,ddos防御F5解决方案,我们已经从它的应用中看到了真正的好处。机器学习正在帮助我们从被动到主动的网络安全。当我们将深度学习(机器学习的高级形式)应用于未知恶意软件的问题时,您可以看到这一点。在过去,我们必须等到看到一个恶意软件后才能阻止它。现在,我们可以使用我们的机器学习驱动的恶意软件检测引擎来"预测"一个文件是否是恶意的,就像Intercept X中的功能一样,我们以前从未见过它,网站cc防御软件,并且检测率显著提高。从长远来看,机器学习将有更大的好处。众所周知,作为一个行业,我们一直在努力应对网络威胁。通常的解决方案是收集尽可能多的数据,以获得可见性和洞察力。深入学习深入网络安全观看视频我们的想法是,如果我们能够更好地了解我们的环境,并访问更多的数据,传奇如何防御cc攻击,我们就可以使用这些数据来检测我们本来会错过的威胁。这就是"大数据"策略(也是我们在"机器学习"之前已经厌倦的另一个过度使用的时髦术语)。大数据战略是一个很好的策略;然而,组织很难完全实施它。其中一个原因可能是,防御cc攻击可以通过多种方法,我们的行业正面临着巨大的技能短缺,使得我们很难真正使用我们收集的所有数据。那些拥有一支技术娴熟的分析师团队的人往往会发现自己淹没在"大数据"的海洋中,ddos软件防御,导致信息过载。与其帮助大海捞针,倒不如让人觉得我们只是把大海捞针做得更大。有了机器学习,我们现在有了一种技术,可以自动分析信息,这样我们就可以更好地利用我们收集的数据,获得更多更聪明的见解。如果使用正确类型的机器学习,基本上可以收集无限量的数据。利用这项技术进行分析和自动化,可以弥合网络安全的劳动力缺口,使我们比攻击者更有优势,而不是一直落后一步。我们知道我们不能把魔法机器学习的灰尘撒在任何东西上,然后就结束了,但这不应该让我们对它的潜力不那么兴奋。

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