这种ML算法可以找到以前闯入过的黑客

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网络安全机构通常专注于防止黑客进入系统,而不是阻止他们泄露信息。现在,一家名为darktrace的新网络安全公司正在实施这一想法。

They havedeveloped a tool,与剑桥大学的数学家合作,该公司使用machine learning来捕获内部漏洞。

majority of machine learning applications rely on on supervisorEd学习包括给机器提供大量的数据来识别模式。如果您正在与系统以前面临的威胁作斗争,这个方法会很好地工作——这也会成为它的限制。因此,未知威胁仍然能够潜入雷达下。

so,darktrace开发了一种算法,该算法可识别异常行为的新实例,而不是对包含以前攻击示例的数据集进行培训。让人类指定要寻找的东西。该系统的工作原理与人体的免疫系统类似。

“它具有自我而非自我的先天感觉,”联合首席执行官Nicole Eagan说。每当算法发现不属于其系统的内容时,它都会显示“极其精确和快速的响应”。

in cybersecurity data,thranging behavior generally lies burned belower an压倒性数量的正常行为。这就是无监督学习通过发现不遵循常规模式的行为而比有监督的学习获得优势的地方。

Darkface将此软件与“围绕客户网络的物理和数字传感器来映射其活动”。从系统收集的数据随后被定向到超过60个差异t无监督的学习算法不会无情地发现异常行为。

on detection of such behavior,the system quarantines the break by cutting off all external communication from the infected device-until it's resolved.

while all of that is effective,unsupervised training is not a cure for everything because网络安全就像是一场恶作剧。到了最后,整个系统就像它最薄弱的环节一样安全。

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