防御ddos_大陆云盾_方法

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廖一华、张奕合著你可能听说过人工智能技术是如何在图像中识别猫、狗和人类的,这项任务被称为图像分类。识别猫或狗的相同技术还可以识别穿过公司网络的图像中的敏感数据(如身份证和医疗记录)。在这篇博文中,我们将向您展示我们如何使用卷积神经网络(CNN)、转移学习和生成对抗性网络(GAN)为Netskope的企业客户提供图像数据保护图像数据安全通过Netskope的数据丢失预防(DLP)平台,图像占公司用户流量的25%以上。其中许多图像包含敏感信息,包括客户或员工个人识别信息(PII)(例如护照、驾照和信用卡的照片)、知识产权屏幕截图和机密财务文件。通过检测图像、文档和应用程序通信流中的敏感信息,我们帮助组织遵守法规遵从性法规并保护其资产。识别图像中敏感数据的传统方法是使用光学字符识别(OCR)从图像中提取文本。然后将提取的文本用于模式匹配。这项技术虽然有效,但资源密集,会延迟对安全违规行为的检测。OCR也很难识别低质量图像中的违规行为。在许多情况下,我们只需要确定输入图像的分类。例如,我们想知道一个图像是否是信用卡,而不知道图像中的16位数字卡号和其他细节。基于机器学习的图像分类由于其准确性、速度和与粒度策略控制相结合的能力,是一个理想的选择。我们还可以将图像分类与OCR结合起来生成更详细的违规警报CNN与迁移学习深度学习和卷积神经网络(CNN)是20世纪10年代初图像分类的一个巨大突破,此后,基于CNN的图像分类已经应用到医学、自主车辆、安全等多个领域,精度接近人类。受到人类视觉皮层工作原理的启发,CNN能够有效地捕捉形状、对象和其他质量,京东云ddos防御超过,从而更好地理解图像的内容。典型的CNN有两个部分(如下图所示):卷积基,由一堆卷积层和池层组成。卷积基的主要目的是从图像中生成特征。它从输入图像逐步构建更高级别的特征。早期图层指的是图像中的一般特征,例如边缘、线条和点。同时,后一层指的是任务特定的特征,这些特征更容易被人理解,比如信用卡上的logo,或者截图中的应用程序窗口。将分类器看作是一台机器,它对卷积基中识别的特征进行排序。分类器将告诉您所识别的特征是猫、狗、驾照还是X光。

CNN和传输学习图表

图片来源:DOI:10.3390/electronics8030292你可能需要数以百万计的标签图像来训练CNN,香港cdn高防,以达到最先进的分类精度。收集大量带有适当标签的图像并非易事,尤其是在处理诸如护照和信用卡之类的敏感数据时。幸运的是,我们可以使用转移学习(一种流行的深度学习技术)来训练一个只需数百或数千个训练样本的神经网络。通过转移学习,我们可以利用现有的卷积神经网络(例如ResNet或MobileNet)在大型数据集上训练来分类其他对象,并调整它以训练附加图像。转移学习使我们能够在有限的数据集上训练一个CNN图像分类器,并且在显著减少训练时间的同时,仍然可以获得良好的性能。综合训练数据生成对于我们感兴趣的敏感类别,获取真实图像是非常困难的。为了增加训练数据集的数量和多样性,进一步提高CNN分类器的准确率,我们使用生成性对抗网络(generative atteriral networks,GAN)来生成综合训练数据。GAN的基本思想是创建两个神经网络(下面是高层结构图),它们相互竞争。一个称为生成器的神经网络生成假数据,而另一个称为鉴别器,对其真实性进行评估。其目的是生成与训练数据相似的数据并愚弄鉴别器。图片来源:深卷积生成对抗网络利用GAN,我们可以合成真实感照片级的图像,这些图像在旋转、颜色、模糊、背景等方面都有不同程度的变化。以下是一些合成图像的示例:

合成图像的示例

Netskope的内联DLP图像分类器在Netskope,我们开发了基于CNN的图像分类器,作为我们下一代SWG和云内联解决方案的一部分,包括托管应用程序、非托管应用程序、自定义应用程序和公共云服务用户流量。分类器能够准确识别包含敏感信息的图像,包括护照、驾照、美国社保卡、信用卡和借记卡、全屏和应用程序屏幕截图等。内联分类器实时提供细粒度的策略控制。
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