Keselamatan 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.
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
- 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!

Istilah "tenaga kerja siap sedia" sering digunakan, tetapi apakah maksudnya dalam industri rantaian bekalan? Menurut Abe Eshkenazi, Ketua Pegawai Eksekutif Persatuan Pengurusan Rantaian Bekalan (ASCM), ia menandakan profesional yang mampu mengkritik

Revolusi AI yang terdesentralisasi secara senyap -senyap mendapat momentum. Jumaat ini di Austin, Texas, Sidang Kemuncak Endgame Bittensor menandakan momen penting, beralih ke desentralisasi AI (DEAI) dari teori kepada aplikasi praktikal. Tidak seperti iklan mewah

Perusahaan AI menghadapi cabaran integrasi data Penggunaan perusahaan AI menghadapi cabaran utama: sistem bangunan yang dapat mengekalkan ketepatan dan kepraktisan dengan terus belajar data perniagaan. Microservices NEMO menyelesaikan masalah ini dengan mewujudkan apa yang NVIDIA menggambarkan sebagai "Flywheel Data", yang membolehkan sistem AI tetap relevan melalui pendedahan berterusan kepada maklumat perusahaan dan interaksi pengguna. Toolkit yang baru dilancarkan ini mengandungi lima microservices utama: Nemo Customizer mengendalikan penalaan model bahasa yang besar dengan latihan yang lebih tinggi. NEMO Evaluator menyediakan penilaian ringkas model AI untuk tanda aras tersuai. Nemo Guardrails Melaksanakan Kawalan Keselamatan untuk mengekalkan pematuhan dan kesesuaian

AI: Masa Depan Seni dan Reka Bentuk Kecerdasan Buatan (AI) mengubah bidang seni dan reka bentuk dengan cara yang belum pernah terjadi sebelumnya, dan impaknya tidak lagi terhad kepada amatur, tetapi lebih mempengaruhi profesional. Skim karya seni dan reka bentuk yang dihasilkan oleh AI dengan cepat menggantikan imej dan pereka bahan tradisional dalam banyak aktiviti reka bentuk transaksional seperti pengiklanan, generasi imej media sosial dan reka bentuk web. Walau bagaimanapun, artis dan pereka profesional juga mendapati nilai praktikal AI. Mereka menggunakan AI sebagai alat tambahan untuk meneroka kemungkinan estetik baru, menggabungkan gaya yang berbeza, dan membuat kesan visual baru. AI membantu artis dan pereka mengautomasikan tugas berulang, mencadangkan elemen reka bentuk yang berbeza dan memberikan input kreatif. AI menyokong pemindahan gaya, iaitu menggunakan gaya gambar

Zoom, yang pada mulanya dikenali untuk platform persidangan video, memimpin revolusi tempat kerja dengan penggunaan inovatif AIS AI. Perbualan baru -baru ini dengan CTO Zoom, XD Huang, mendedahkan penglihatan yang bercita -cita tinggi syarikat itu. Menentukan Agentic AI Huang d

Adakah AI akan merevolusikan pendidikan? Soalan ini mendorong refleksi serius di kalangan pendidik dan pihak berkepentingan. Penyepaduan AI ke dalam pendidikan memberikan peluang dan cabaran. Sebagai Matthew Lynch dari Nota Edvocate Tech, Universit

Pembangunan penyelidikan dan teknologi saintifik di Amerika Syarikat mungkin menghadapi cabaran, mungkin disebabkan oleh pemotongan anggaran. Menurut Alam, bilangan saintis Amerika yang memohon pekerjaan di luar negara meningkat sebanyak 32% dari Januari hingga Mac 2025 berbanding dengan tempoh yang sama pada tahun 2024. Pungutan sebelumnya menunjukkan bahawa 75% penyelidik yang ditinjau sedang mempertimbangkan untuk mencari pekerjaan di Eropah dan Kanada. Beratus-ratus geran NIH dan NSF telah ditamatkan dalam beberapa bulan yang lalu, dengan geran baru NIH turun kira-kira $ 2.3 bilion tahun ini, setitik hampir satu pertiga. Cadangan belanjawan yang bocor menunjukkan bahawa pentadbiran Trump sedang mempertimbangkan untuk memotong belanjawan secara mendadak untuk institusi saintifik, dengan kemungkinan pengurangan sehingga 50%. Kegawatan dalam bidang penyelidikan asas juga telah menjejaskan salah satu kelebihan utama Amerika Syarikat: menarik bakat luar negara. 35

OpenAI melancarkan siri GPT-4.1 yang kuat: keluarga tiga model bahasa lanjutan yang direka untuk aplikasi dunia nyata. Lompat penting ini menawarkan masa tindak balas yang lebih cepat, pemahaman yang lebih baik, dan kos yang dikurangkan secara drastik berbanding t


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

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),

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod
