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05-03 WEB安全

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当苹果发布iphonex时,它将人工智能和机器学习推到了风口浪尖。对于那些有能力的人来说,面部识别已经成为一种主流。几个月后,越南网络安全公司Bkav声称,他们可以用一个相对便宜的150美元的面具绕过iphonex的faceid。这一说法仍然悬而未决,虽然还没有被完全接受,但实际上没有人能够根据科学事实反驳这一说法。对于任何一个从事人工智能和安全事务的人来说,它强调了我们中许多人已经坚持了一段时间的真理。我们必须使用人工智能,尽管要小心,而且要放在正确的位置。这是一个有用的工具,可以在军械库中优化和验证我们的安全态势,但对于实际防御和缓解来说,一个确定性和可预测的积极安全模型或行为算法仍然更有效,直到我们能够真正信任Machine和Deep的每一个可能的结果或决策学习算法。目前使用的大多数应用程序(即成功的应用程序)都是基于监督学习神经网络的。监督学习背后的想法非常简单。它们接受一个输入并生成一个输出,其中输出是一组固定标签的一部分。例如,它是电子邮件垃圾邮件过滤器的常见用途。它之所以有效,是因为大量的电子邮件提供了足够的数据来"学习"和"理解"哪些邮件是垃圾邮件,而随着时间的推移和足够的数据,神经网络将能够"概括"它的理解,从而能够对从未见过的新邮件进行分类。在给定大量历史数据的情况下,神经网络在大多数情况下都会做出正确的决策,这类有监督的网络可以被认为是自动化的高级形式。自动化不是将规则编码到自动化中,而是通过数据样本进行编码并通过示例学习。它们是高效的,ddos云防御发展历程,我们不应低估它们——它们为许多领域提供了一种解决方案,在这些领域中,由于复杂性以及我们理解和维护人类这样复杂的代码的局限性,编码规则几乎是不可能的。因此,防御ddos策略,监督学习为新的应用程序打开了大门,这些应用程序被认为对于传统算法编码来说过于复杂。[你可能还喜欢:网络安全预测]2亿张图像用于最先进的人脸识别系统系统通过示例学习的事实意味着它们可以随着时间的推移进行调整并保持学习,尽管并非没有限制。学习或记忆能力,以及与此相关的性能,取决于神经网络中的节点数。网络越大,服务器安全,性能越好。然而,性能的好坏取决于你输入的数据量——大型网络需要大量输入,要测试神经网络的性能,你需要更多的数据。性能与神经网络规模从这个角度来看,Andrew Ng是世界上最杰出的数据科学家之一,他在一次演讲中给出了语料库大小的一些例子:对于语音识别系统,你需要大约10000小时的音频来训练神经网络,这相当于将近10年的声音对于人脸识别,最先进的系统使用超过2亿张图像。WE经济数据的质量和数量以及消费者在这个数据科学的新世界中扮演着重要的角色。我们喜欢相信嵌入在我们正在消费的新技术和(移动)应用程序中的服务是"免费"提供给我们的,实际上,我们是用我们的数据来提供和改进神经网络的。从我们存储在云硬盘中的图片到我们以位置和速度提供的导航系统,我们都在享受"免费"服务的同时,为提高应用程序的质量做出了贡献。使用服务的人越多,数据越多,服务就越好。这种新的所谓的"我们经济"使我们都能从改善中获利。但所有这些与安全有什么关系,尤其是积极的安全模型比任何人工智能系统在保护我们的应用程序和基础设施时更有效?对抗性干扰神经网络有个问题。没有人知道神经网络是如何得出一个特定的决定的,它是如何概括的。泛化是神经网络的一个重要方面,因为它允许普通数据模式的微小偏差通过它进行分类。众所周知,机器学习容易受到敌对攻击,恶意构建的数据被用来强制错误分类。这种攻击已经在计算机视觉的背景下得到了严格的研究。研究人员已经在许多场合证明,用于图像识别的人工神经网络很容易被设计成在给定图像上混淆它们的小扰动所欺骗。研究人员还发现,一个单一的,普遍的扰动可能会导致几乎所有图像的网络故障,把咖啡机误认为眼镜蛇,把操纵杆误认为吉娃娃。这些干扰,也被称为对抗性干扰,可以是如此微小以至于肉眼几乎看不见。这令人震惊,表明这些系统并不像人们想象的那么健壮。变量rnd=窗口.rnd|| 数学地板(数学随机()*10e6);var pid276005=窗口.pid276005||rnd;变量plc276005=窗口.plc276005||0;无功功率=窗口.abkw|| '';var absrc='https://servedbayadbutler.com/adserve/;ID=168379;size=0x0;setID=276005;type=js;sw='+屏幕宽度+';嘘='+屏幕高度+';spr='+窗口设备像素比率+';kw='+abkw+';pid='+pid276005+';位置='+(plc276005++)+';rnd='+rnd+';click=单击"宏"占位符';文档.写入('');虽然攻击者可以在使用人工智能生成新的攻击时出错,但本应阻止这些攻击的防御系统却没有错误的余地,即使是最轻微的错误,您可能会看到下一个Equifax漏洞。使用原始数据来识别异常检测的"基线"行为的一个更普遍的问题是,需要确定输入完全没有任何恶意样本。也被称为中毒,神经网络的整体行为在你开始使用它之前可能会有偏差。这是一个典型的输入/输出问题——本质上,系统并没有被破坏,只是它处理的数据不会产生预期的结果。无监督学习神经网络为异常检测问题提供了另一种途径。与监督学习不同,它们不标记输出,也不需要训练集。无监督学习擅长于发现未标记数据中隐藏的结构,因此非常适合于在大量非结构化数据池中发现异常。然而,由于没有标记的输入用于训练学习者,因此没有对输出结构的准确性进行评估。这意味着池中有足够多的恶意数据将无法被检测到,因为它永远不会被视为异常,而是被视为自己的一个类。[您可能还喜欢:与物联网聊天]统计行为检测长期以来,统计行为检测模型一直用于检测交通模式和行为中的异常现象。统计行为检测系统的建模非常接近它们的问题。它使它们非常具体,因此不能应用于大量的问题。然而,由于他们对实际问题进行建模,因此不需要使用非常大的数据集对他们进行培训,尽管他们可能很复杂,但他们是确定性的,高防御ddos服务,并且人类能够解释和理解系统做出的决策。它们是可预测的,模型的参数可以手动调整,而微调可以自动完成,而不必担心会产生误报。这两种解决方案的主要区别在于,神经网络是一种更为通用的方法,不能盲目地相信输出将被用于缓解或强制执行的系统中。另一方面,统计行为检测模型不能普遍应用。它们被设计用来解决或检测一个非常具体的问题。以SYN攻击和TCP协议标志的行为检测为例。统计检测非常接近于RFC793中描述的协议的预期行为。我们知道在两个对等方之间的合法TCP会话的生存期内syn的数量与ack的数量的比率。因此,异常很容易被检测为异常或攻击,而误报很少,因为算法是基于协议知识的紧密建模。一个神经网络可以推断出同样的结果,但是由于它是如此的通用,在它开始检测之前,ddos防御2g,它需要更多的数据来训练网络,而且在没有进一步调查的情况下,要预测任何报告的异常的确定性将是非常困难的。而且,因为它是如此的普遍,它更容易毒害一个神经网络,在那里一个统计行为算法可以通过设计不中毒。积极的安全模型-人类智能关闭正面安全模型的循环。一个积极的安全模型由专门允许某些类型的流量或行为的规则组成。除非它不通过时间的输入而进化,否则它不会进化。规则是由人类编码的,它们很容易出现人为错误,而人工智能和统计行为不太容易出现这种情况。然而,积极的安全模型是非常可预测和确定性的,在任何情况下都不会允许不必要的流量。也就是说,如果编码足够严格,可以检测不需要的流量并防止误报,这又归结为人为错误。让人工智能在网络安全中的地位积极的安全模型是保护自己免受网络攻击的最佳方法,因为网络攻击的错误率为零。但它需要

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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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