cc防护_网易云盾_指南

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 简·格拉夫顿2018年8月22日在今年的美国黑帽大会上,Gurucul分享了我们最流行的机器学习模型的细节。在Black Hat,我们每小时都会展示一种新的机器学习模式。这是有趣的,成功的和机器学习的疯狂!这是我们在黑帽会议上展示的14个机器学习模型中的第一个。在接下来的几周里,我们会定期访问我们的博客,因为我们将讨论所有14款车型。guruchul机器学习模型:电子邮件模糊逻辑电子邮件模糊逻辑机器学习模型是如何工作的,它是做什么的?该模型将通过公司电子邮件系统嗅探,检测用户是否向自己的个人电子邮件地址或其他非公司电子邮件地址发送电子邮件。例如,假设Fred Harrisburg从他的公司电子邮件地址发送电子邮件,包括包含敏感信息的附件fharrisburg@gmail.com。那很可能是他的个人电子邮件帐户。或者,弗雷德·哈里斯堡给贝蒂。哈里斯堡@雅虎. 很可能是一个家庭成员。为什么弗雷德会把公司的敏感信息发送到他的个人电子邮件帐户或亲戚那里?也许,那个亲戚是为竞争对手工作的?电子邮件模糊逻辑提供了公司电子邮件发送到个人电子邮件地址的百分比匹配概率。这有助于您将调查重点放在风险评分高于某个阈值的用户上。简而言之,这种机器学习模型收集多个电子邮件帐户并将其属性分配给用户。例如,如果电子邮件模糊逻辑模型检测到一个未知的电子邮件帐户正在被使用或信息被发送到未知的电子邮件帐户,我们可以将该接收者链接到已知的发件人,我们可以将另一个机器学习模型(链接分析算法)配对,ddos防御工具的设计与实现,以确定文档附加到包含公司或个人敏感邮件的位置数据可能会通过这些电子邮件泄露出去。用例:检测内部威胁电子邮件模糊逻辑是许多机器学习模型之一,我们可以用来检测内部威胁。所以,ddos攻击防御概述,这就是交易。恶意的内部人员会向他们的个人账户发送包含公司敏感信息的电子邮件,同样,离职的销售代表也会通过电子邮件向自己发送公司CRM中的客户联系人名单。你知道的。Gurucul风险分析预测到了这一点,并阻止了这个坏角色的行为。你可能会相信你已经把这件事搞定了。然而,很可能不是。你现有的DLP系统会发出大量警报,大部分是误报,因为它们可以将所有发出的电子邮件标记为异常。超越DLP,Gurucul风险分析可以通过DLP日志进行嗅探。然后,区分DLP警报的优先级,防御ddos攻击软件,将您的注意力集中在员工发送到其个人电子邮件地址或其他可疑地址(将其作为竞争对手的电子邮件地址)的问题电子邮件上。因此,您不需要跟踪1000个警报。你在关注和调查关键的少数人。电子邮件模糊逻辑的好处是什么?机器学习的好处是显而易见的,对任何公司都是有价值的。检测和防止恶意电子邮件(也可能包含敏感的公司数据)是无价的。澄清一下,现有平台上的任何工具都无法阻止Gurucul风险分析能够发现的问题电子邮件情况。通过机器学习,我们正在超越规则和模式。随后,我们从多个不同的角度根除不良行为。因此,内部威胁消失了!Gurucul风险分析筛选出数百万个行为指标和信号事件,这些指标和事件创建了一个代表用户典型活动的配置文件。因此,当发现异常的在线活动时,网站cc防御,Gurucul风险分析可以立即阻止用户发出的有问题的电子邮件!在对潜在客户的现有数据进行概念验证的过程中,如何做CC防御,Gurucul风险分析检测到行为行为,表明员工即将提交离职通知。Gurucul风险分析中强大的机器学习模型(包括电子邮件模糊逻辑)能够阻止该员工带走公司数据。最重要的是,它可以防止员工通过电子邮件将敏感的公司数据发送到可疑的电子邮件地址。分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享

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