cari
RumahPeranti teknologiAIKeselamatan siber akan direvolusikan oleh operasi pembelajaran mesin

Operasi Pembelajaran Mesin (MLOps) merujuk kepada amalan dan alatan yang digunakan untuk memudahkan penggunaan, pengurusan dan pemantauan model pembelajaran mesin dalam persekitaran pengeluaran.

Walaupun MLOps biasanya dikaitkan dengan aliran kerja sains data dan pembelajaran mesin, penyepaduannya dengan keselamatan siber membawa keupayaan baharu untuk mengesan dan bertindak balas terhadap ancaman dalam masa nyata. Ia melibatkan memudahkan penggunaan dan pengurusan model pembelajaran mesin, membolehkan organisasi memperoleh cerapan daripada sejumlah besar data dan meningkatkan postur keselamatan keseluruhan mereka.

Keselamatan siber akan direvolusikan oleh operasi pembelajaran mesin

Definisi MLOps

MLOps adalah bidang mesin yang agak baharu kejuruteraan. Ia memberi tumpuan kepada membangunkan dan menggunakan perkhidmatan pembelajaran mesin dengan cara yang lebih cekap dan automatik. Ini membolehkan organisasi mempercepatkan penggunaan pembelajaran mesin dalam program keselamatan mereka, meningkatkan masa pengesanan dan tindak balas, dan akhirnya mengurangkan risiko.

Kolaborasi

MLOps memerlukan kerjasama antara saintis data, pembangun dan pasukan operasi. Bersama-sama mereka menguruskan keseluruhan kitaran hayat pembelajaran mesin daripada penyediaan data kepada penggunaan model.

automasi

Automasi ialah teras MLOps. Dengan mengautomasikan latihan model, penggunaan dan pengurusan, organisasi boleh menggunakan model dengan lebih pantas dan mengurangkan ralat Kembangkan aplikasi pembelajaran mesin dalam aplikasi, menjadikannya lebih mudah untuk mengurus dan menyelenggara model pembelajaran mesin

Terdapat banyak faedah menggunakan MLOp dalam keselamatan siber MLOps berpotensi menjadi pengubah permainan dalam keselamatan siber dengan membolehkan organisasi mengesan dan bertindak balas terhadap ancaman dengan lebih pantas dan lebih tepat berbanding sebelum ini. Model pembelajaran mesin boleh membantu organisasi mengesan dan bertindak balas terhadap ancaman siber dengan lebih pantas dan lebih tepat daripada kaedah tradisional. Selain itu, alatan MLOps boleh membantu organisasi mengurus dan menyelenggara model pembelajaran mesin secara berskala, dengan itu meningkatkan postur keselamatan keseluruhan mereka.

Terdapat beberapa faedah menggunakan MLOps dalam keselamatan siber:

Masa pengesanan dan tindak balas yang lebih pantas: MLOps membolehkan organisasi menjadi lebih pantas dan lebih cekap daripada kaedah tradisional Mengesan dengan tepat dan bertindak balas terhadap ancaman.

Tingkatkan ketepatan: Model pembelajaran mesin boleh menganalisis sejumlah besar data dan mengenal pasti corak yang sukar atau mustahil untuk dikesan oleh manusia.

Tingkatkan kecekapan: Dengan mengautomasikan proses pembelajaran mesin, MLOps membantu organisasi mempercepatkan masa untuk memasarkan model baharu dan menjimatkan kos yang berkaitan dengan proses manual.

  • Berikut ialah beberapa contoh dunia sebenar:
  • Sebuah syarikat fintech Afrika Selatan menggunakan MLOps untuk mengesan dan mempertahankan daripada penipuan perbankan dalam talian #🎜🎜 #
  • Pembekal penyelesaian keselamatan awan menggunakan MLOps untuk mengenal pasti dan mengandungi ancaman keselamatan berasaskan awan
Agensi kerajaan AS menggunakan MLOps untuk pengesanan ancaman keselamatan lapangan terbang.

    Cabaran Apabila Mengintegrasikan MLOps ke dalam Cybersecurity
  • Walaupun MLOps mempunyai banyak faedah, apabila menyepadukannya ke dalam amalan keselamatan siber organisasi, Masih terdapat: #banyak cabaran yang perlu dihadapi 🎜🎜#
  • Kekurangan kepakaran: Latihan dan pengambilan saintis data dan jurutera pembelajaran mesin boleh mencabar, terutamanya untuk organisasi yang mempunyai belanjawan terhad.
  • Kualiti data: Model pembelajaran mesin bergantung pada sejumlah besar data untuk mengesan ancaman dengan tepat. Memastikan kualiti data ini boleh menjadi sukar, terutamanya apabila berurusan dengan sumber data tidak berstruktur.

Ketelusan Model: Kerumitan model pembelajaran mesin boleh menyukarkan tafsiran dan ketelusan model, menjadikannya sukar untuk mengenal pasti positif dan negatif palsu serta memastikan model itu bertanggungjawab.

MLOps dan masa depan keselamatan siber
  • Peranan MLOps dalam keselamatan siber akan terus berkembang pada tahun-tahun akan datang. Memandangkan kemajuan teknologi pembelajaran mesin dan organisasi menjadi lebih dipacu data, MLOps dijangka menjadi bahagian penting dalam kit alat keselamatan siber setiap organisasi.

Dalam dunia sebenar keselamatan siber, MLOps dijangka akan mendapat daya tarikan apabila konsep dan metodologi baharu berkembang untuk meningkatkan pengesanan ancaman, tindak balas insiden dan operasi keselamatan keseluruhan. Berikut ialah beberapa konsep MLOps masa depan yang khusus untuk keselamatan siber

Sistem keselamatan adaptif dan pembelajaran kendiri

Konsep MLOps Masa depan akan menumpukan pada pembangunan sistem keselamatan adaptif dan pembelajaran kendiri, untuk bertindak balas kepada ancaman yang berkembang. Sistem ini akan memanfaatkan teknologi pembelajaran berterusan untuk mengemas kini model mereka dalam masa nyata berdasarkan risikan ancaman baharu dan corak serangan untuk mempertahankan secara proaktif dan bertindak balas pantas terhadap ancaman siber yang muncul Kandungan ditulis semula: Ancaman sifar hari ialah kerentanan atau vektor serangan yang tidak diketahui oleh komuniti keselamatan. Konsep MLOps masa hadapan akan meneroka algoritma dan teknik pembelajaran mesin lanjutan untuk mengesan dan mengurangkan ancaman sifar hari. Dengan menganalisis trafik rangkaian, tingkah laku sistem dan pengesanan anomali, model pembelajaran mesin boleh mengenal pasti corak yang tidak diketahui dan aktiviti mencurigakan yang dikaitkan dengan serangan sifar hari

Pengesanan anomali berasaskan tingkah laku

MLOps akan terus menambah baik dan memajukan teknologi pengesanan anomali berasaskan tingkah laku. Model pembelajaran mesin akan dilatih untuk memahami corak normal tingkah laku pengguna dan sistem serta mengenal pasti penyelewengan yang mungkin menunjukkan aktiviti berniat jahat. Model-model ini akan disepadukan ke dalam sistem keselamatan untuk memberikan makluman masa nyata dan tindak balas kepada tingkah laku anomali.

Memburu Ancaman dan Pertahanan Didorong Perisikan

MLOps akan memanfaatkan teknologi pemburuan ancaman termaju untuk mencari secara proaktif potensi ancaman dan kelemahan dalam rangkaian dan sistem organisasi. Model pembelajaran mesin akan menganalisis sejumlah besar data, termasuk fail log, trafik rangkaian dan suapan risikan ancaman, untuk mengenal pasti ancaman tersembunyi, aktiviti mencurigakan dan vektor serangan yang berpotensi.

Analisis Perisikan Ancaman Masa Nyata

MLOps akan menumpukan pada meningkatkan keupayaan analisis perisikan ancaman dengan memanfaatkan model pembelajaran mesin. Model ini akan memproses dan menganalisis data risikan ancaman masa nyata daripada pelbagai sumber, termasuk risikan sumber terbuka, pengawasan web gelap dan sumber keselamatan. Dengan menyepadukan model ini ke dalam sistem keselamatan, organisasi boleh mengenal pasti dan bertindak balas terhadap ancaman yang muncul dengan lebih berkesan.

Mekanisme pertahanan yang mudah suai dan berdaya tahan

Konsep masa hadapan untuk MLOps akan menumpukan pada membangunkan mekanisme pertahanan yang adaptif dan berdaya tahan yang boleh melaraskan kawalan keselamatan secara dinamik berdasarkan perisikan ancaman masa nyata. Model pembelajaran mesin akan terus memantau dan menganalisis peristiwa keselamatan, kelemahan sistem dan corak serangan untuk mengoptimumkan konfigurasi keselamatan, menggunakan dasar dan bertindak balas terhadap ancaman dalam masa nyata

Analisis Tingkah Laku Pengguna dan Entiti yang Dipertingkat (UEBA)

Sistem UEBA menggunakan model pembelajaran mesin untuk mengesan dan bertindak balas terhadap tingkah laku pengguna dan entiti anomali yang mungkin menunjukkan ancaman orang dalam atau kompromi akaun. Konsep MLOps masa depan akan menumpukan pada meningkatkan ketepatan dan keberkesanan sistem UEBA melalui algoritma pembelajaran mesin lanjutan, kejuruteraan ciri yang dipertingkatkan dan penyepaduan dengan sistem keselamatan lain untuk membolehkan pengesanan dan tindak balas ancaman komprehensif

Ini dalam MLOps Konsep Masa Depan Keselamatan Siber bertujuan untuk mengukuhkan pertahanan terhadap ancaman siber yang kompleks dan sentiasa berubah, membolehkan organisasi mengesan, bertindak balas dan mengurangkan insiden keselamatan dengan cara yang lebih proaktif dan cekap.

Peranan penting pembelajaran mesin

MLOps ialah rangka kerja berkuasa yang boleh meningkatkan pertahanan keselamatan siber dengan ketara. Dengan memanfaatkan kuasa model pembelajaran mesin, organisasi boleh meningkatkan pengesanan ancaman, pemantauan masa nyata, analisis perisian hasad dan analisis tingkah laku pengguna. MLOps membolehkan pasukan keselamatan bertindak balas dengan cepat terhadap ancaman yang muncul, mengurangkan kemungkinan pelanggaran data dan meminimumkan kesan serangan siber.

Memandangkan landskap keselamatan siber terus berkembang, penyepaduan MLOps akan memainkan peranan penting dalam melindungi ekosistem digital kami.

Atas ialah kandungan terperinci Keselamatan siber akan direvolusikan oleh operasi pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Artikel ini dikembalikan pada:51CTO.COM. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam
如何在 Windows 11 上创建移动热点如何在 Windows 11 上创建移动热点Apr 17, 2023 pm 06:22 PM

当然,在Android智能手机和Windows11PC之间共享移动互联网可能很有用,尤其是在Wi-Fi不可用时。因此,当其他选项刚刚出现时,知道如何与Windows设备共享移动互联网会非常方便。就像没有Wi-Fi时iPhone可以连接到Mac一样,Android设备也允许用户通过USB和蓝牙将智能手机的互联网连接与任何Windows笔记本电脑连接。对于我们许多人来说,通过电缆连接手机和PC不是一种选择,而通过蓝牙连接互联网可能会很慢。因此,使用智能手机创建W

实用Word技巧分享:2招轻松解决多图片排版!实用Word技巧分享:2招轻松解决多图片排版!Apr 01, 2023 am 10:57 AM

多图片排版,是Word编辑文档时常见场景之一,几乎每个人都会碰到,对很多人来说仍然是一大难题。当图片数量一多,很多人都不知道图片该怎么摆放,如何快速高效地搞定一组图片? 因为没有掌握系统的套路技巧,每次制作都花费大量时间,做不出满意的效果。今天我就教大家2 招,轻松解决多图片排版!

如何在网络安全中使用AI如何在网络安全中使用AIApr 14, 2023 pm 02:10 PM

Cybersecurity Ventures的报告显示,2021年全球网络犯罪带来的损失为6万亿美元,并预计打击网络犯罪的全球支出在2025年将增至10.5万亿美元,是2015年的三倍之多(3万亿美元)。人工智能,几乎是唯一应对方案。另一家研究机构Statista认为,2020年网络安全领域的人工智能价值已超过100亿美元,并预计到2027年将达到450亿美元。IBM则认为,缺乏人工智能安全的企业,在抵御网络攻击方面的成本是部署了AI自动化防御系统的企业的三倍。来自Meticulous的研究数据

Microsoft Edge 102.0.1245.41 带来安全修复和 PDF 打印错误解决方案Microsoft Edge 102.0.1245.41 带来安全修复和 PDF 打印错误解决方案May 06, 2023 pm 07:37 PM

微软在周末为其Edge浏览器发布了两个小更新。该公司在周五和今天发布了另一个安全更新。虽然周五的更新修复了影响Edge浏览器的安全问题,但今天的更新解决了影响所有基于Chromium的网络浏览器的安全问题。此外,该更新似乎解决了通过Edge浏览器访问PDF文件时无法打印的问题。稳定版本通道的Edge102.0.1245.41被标记为修复了多个漏洞的维护更新。Microsoft尚未更新发行说明。不过,该公司此前已告知Chromium和Edge浏览器存在以下漏洞:

从“微软安全的下一步”数字活动中可以期待什么从“微软安全的下一步”数字活动中可以期待什么Apr 19, 2023 am 10:46 AM

Microsoft数字活动的下一步安全计划将于太平洋时间(UTC-8)时间2月24日上午9:00至上午10:30举行。随着无处不在的威胁不断增长,为他们的公司寻找有效安全解决方案的各种组织希望在这次活动中找到一些有价值的技巧和知识。Microsoft的安全下一步计划将强调全面的安全方法对业务增长的重要性。它将欢迎不同的安全专家讨论最新的创新和技术,以减少最新的威胁风险。一些演讲者包括VasuJakkal(微软公司安全、合规和身份副总裁)和JeffPollard(F

人工智能聊天机器人在网络安全领域的发展趋势如何?人工智能聊天机器人在网络安全领域的发展趋势如何?Apr 22, 2023 pm 11:13 PM

OpenAI公司推出的聊天机器人ChatGPT有很多很好的用途,但就像任何新技术一样,有些人会利用ChatGPT用于罪恶的目的。从编写电子邮件等相对简单的任务,到撰写论文或编译代码等更复杂的工作,OpenAI公司的人工智能驱动的自然语言处理工具ChatGPT自从推出以来就引起了人们的极大兴趣。当然,ChatGPT并不完美——众所周知,当它误解了从中学习的信息时就会犯错,但许多人将它和其他人工智能工具视为互联网的未来。OpenAI公司在ChatGPT的服务条款中加入了禁止生成恶意软件的条目,其中包

Zerodium 宣布为 Microsoft Outlook 零点击 RCE 安全漏洞支付 400,000 美元Zerodium 宣布为 Microsoft Outlook 零点击 RCE 安全漏洞支付 400,000 美元Apr 29, 2023 pm 09:28 PM

<ul><li><strong>点击进入:</strong>ChatGPT工具插件导航大全</li></ul><figureclass="imageimage--expandable"><imgsrc="/uploads/2023041

您应该了解的 5 个重要的 iPhone 安全功能您应该了解的 5 个重要的 iPhone 安全功能Apr 18, 2023 am 09:58 AM

虽然iOS16拥有经过重新设计的时髦锁屏,但在其下方,最新的操作系统拥有一系列全新的安全和隐私功能,旨在帮助保护您和您的数据。这里有五项新功能可以更好地保护您的iPhone免受黑客攻击,让您更加安心。快速安全响应iOS以及macOS和iPadOS现在允许自动“快速安全响应”。这使Apple能够快速修补软件(即零日漏洞或其他严重漏洞)并将其发送到数百万台设备,而无需重新启动或任何最终用户交互。这在“设置”>“通用”>“软件更新”>“自动更新”下可用有趣的是,即使关闭了这个

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
2 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual