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06-10 CC防护

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使用机器学习(ML)是网络安全领域的一个热门话题,这无疑将在未来几年左右左右整个行业。要想看到这方面的证据,我们只需看看最近一次RSA安全会议的展位,在这个会议上,ML被承诺作为解决企业网络安全问题的解决方案。但为什么ML会扮演如此突出的角色,它又如何证明有用呢?奇怪的是,答案来自最近ML在一个扑克游戏中的胜利,上个月在匹兹堡举行的一场比赛中,顶级扑克玩家与一个叫做Libratus的机器学习系统进行了比赛。这项比赛与以往在跳棋、国际象棋、围棋和危险中的胜利有些相似之处!,所有这些都暗示了ML的前景。在这场特殊的比赛中,四名选手各自面对电脑,以1比1的比分。与传统的设置(扑克脸和你的牌一样重要)不同,这次比赛更类似于在线游戏-没有玩家可以访问面部表情或视觉/音频提示,而计算机则可以培养基比赛的大部分时间都不清楚谁会赢——在比赛进行到一半的时候,选手董金就是稍微击败了Libratus,其他选手落后不远。为了给结果提供统计上的信心,cc攻击防御的工作方式,进行了12万次艰苦的比赛。虽然扑克专家通常认为,要赢得比赛,需要技巧和运气,但在比赛的后半段,其他因素也很重要。虽然天秤座从不疲倦,但人类参与者无疑感受到了连续11个小时玩耍的效果。比这更重要的是,Libratus能够掌握每个玩家的策略,然后用它来对付他们,最终取得胜利。无论一个玩家可以改变多少次他们的技术,计算机仍然能够编译足够的信息来产生有用的"告诉"。此外,网站如何防御cc,与人类不同的是,这些算法不受后悔过去的手的影响,怎么防御ddos打打公网ip,并记住之前的每一个场景很好。这个听起来对人类来说是没有希望的,但是ML对数据的高级使用实际上证明了它的失败。它需要所有的数据来证明它是有效的。在扑克比赛中,Libratus能够利用大量的数据并获胜,这主要是因为它可以无限访问数据,而且游戏规则保持一致。但是网络安全呢?在威胁情报中,ddos最好防御,几乎不可能遇到大量带标签的数据语料库,这使得数据评分、自动化和协作变得至关重要。我本人也是Anomali团队的一员,在那里我们使用ML对Anomali合作伙伴提供的威胁数据进行背景分析和理解。这项技术的最终应用是使我们的ThreatStream平台的用户能够自动化过滤数百万个相关威胁指标的过程信息。那个但ML在网络安全中的作用更为微妙,它提供了一些优于人类的优势,但最终无法取代它们。回到我们的扑克牌例子,人类是有限的,因为他们一辈子只能玩或记住这么多手牌。在不久的将来,计算机将很容易地吸收更多来自扑克手或网络安全事件的数据,这是人类在几代人中所无法看到的。机器学习算法在模式识别方面也更有效,而且永不疲倦。从这些证据中可以很安全地得出结论,计算机拥有更丰富的经验。然而,在没有先前信息可供借鉴的意外情况下,人类表现得更好。因此,网络安全和扑克的未来已经被同一只手处理,电脑将用于一般情况,人类的直觉将用于意外情况和常识。这种人类ML混合体是游戏、医学诊断的未来,而且已经网络安全.ML史无前例的胜利可能有助于网络安全领先对手一步。在以前的人机对抗挑战的迭代中,服务器没有ddos防御,比如国际象棋和围棋,计算机和玩家都可以访问相同的信息。不过,网络安全更类似于扑克牌——牌是隐藏的,威胁参与者很少会全力以赴。因此,让其他玩家去猜测违规行为或恶意意图。在这种情况下,胜利更多地取决于战略机动,而不是个人智慧。威胁分析师需要回答的典型问题是:什么新东西参与者可能会出现在目标组织中?多个威胁参与者团体真的是同一个吗?一个演员团体可能有什么意图?民族国家的网络攻击只是更大政治战略的一部分吗?不幸的是,对我们来说,威胁的演员们在展示他们的牌之前就会屈服。网络安全中的归属证明是非常具有挑战性的。在扑克比赛中,计算机可以从120000个不同的手上获取数据,这意味着大量的上下文数据。与网络攻击相反,威胁参与者和活动之间的一种自信联系不会提供攻击者模式的深入信息。也许你会发现一些恶意软件或者目标。但是我们现在看到了一种算法,在没有所有数据的情况下取得胜利。这是一个令人鼓舞的领域,有这么多的好人认为一个完全安全的未来是不可能的。随着参与者和恶意工具的复杂程度不断提高,安全行业应将机器学习视为机器人夺走人类工作,而应将其视为在下一代网络情报防御中赋予网络安全专业人员权力的一种手段。关于作者WrightEvan Wright是Anomali的主要数据科学家,他专注于机器学习在威胁情报方面的应用。在Anomali之前,他是CERT协调中心的网络安全分析师和北卡罗来纳州的网络管理员。埃文在IPv6安全、超大规模网络监控、恶意网络流量检测、智能融合等领域为客户提供了机器学习的网络安全应用。他曾为17个政府和私营企业的安全运营中心提供咨询服务。Evan拥有卡内基梅隆大学的硕士学位、东卡罗来纳大学的理学学士学位、CCNP和其他六项IT认证。推特:@evanwright

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DDoS防御专家简介孤之剑
国内资深白帽子二十人组成员,前BAT资深网络安全工程师,知名网络安全站点板块大神,每年提交Google及微软漏洞,原sina微博负载插件开发者,现在整体防御复合攻击长期接受1-4.7T攻击,CC防护自主开发指纹识别系统,可以做到99.9999%的无敌防御。
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