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ddos防御攻击_高防ip原理_超稳定

更新时间:2021-05-05

ddos防御攻击_高防ip原理_超稳定

维护一个安全的公司网络可能是一项艰巨的任务,但这并不重要。网络威胁的数量似乎与日俱增,而网络攻击事件已成为一个常见的头条新闻。只要问问Target或索尼,网络犯罪分子和黑客的渗透可能造成的损害。只有当一家大公司成为受害者时,这些头条才会出现。现在,想象一下有多少次袭击没有成为新闻。2015年,数据泄露的数量与2014年相比增加了8%。结果是7亿多条数据记录丢失或被盗。所有迹象都表明这一趋势仍在继续。不用说,企业和其他组织在保护其最敏感的信息方面都有自己的工作要做。但可能还有希望。改善网络安全的最佳成功机会可能来自人工智能和人类安全分析师的结合。对于许多企业来说,安全性最好概括为两种选择之一。首先,他们可以采用最新的安全工具,让这些平台正常工作。这些技术的进步,特别是大数据领域的进步,使得这成为许多公司渴望尝试的一种明显的可能性。第二种选择通常是雇佣最好的安全专家来监控他们的网络和设备,发现任何来袭的威胁并在它们失去控制之前消除它们。虽然这两种方法都是最常见的,高防御ddos系统,但很容易看出每种方法的缺陷。仅仅依靠安全工具,即使是那些包括机器学习技术的工具,也只能是如此有效。仅使用机器学习的主要问题之一是平台显示大量误报。这会降低操作速度,并使安全工作的效率大大降低。这只是公司在大数据方面面临的诸多挑战之一。另一方面,人类不会出现这么多误报,但他们识别最新黑客技术的能力有限。它们依赖于专家们制定的规则,这使得寻找不在这些规则之外的威胁变得更加困难。从某种意义上说,他们总是在玩追赶。事实证明,关键可能在于两者的结合。麻省理工学院的研究人员开发了一种新的混合系统,利用人工智能技术和人类分析员来更好地检测网络威胁。虽然机器学习本身只能检测到高达73%的攻击,但新系统能够检测到85%的攻击,同时也大大减少了误报的数量。该系统的工作原理是通过大量的数据,并使用无监督的预测模型来检测任何可疑活动。然后这些事件被传递给人类分析员,雅虎cc防御系统,他可以确认它们是否是真正的攻击。该系统考虑到这种反馈并将其合并,以形成一个新的监督模型。这将继续下去,每次迭代都会对模型进行改进。当然,没有一个系统是完美的,85%的检测率仍然可以提高。下一代人工智能系统还将人工智能与人类专家相结合,我的世界防御ddos,帮助两者为了一个共同的目标并肩工作。这些系统将阻止网络攻击所需的快速反应与知道这些攻击是否是真正威胁的人的稳定指导相结合。人工智能和人类活动的一个方面是视频分析,这在安全监控中最常见。具有智能视频分析功能的摄像头可以自行检测问题并识别可能的威胁,但系统本身不会采取任何行动。相反,警报被发送给安全团队,以便他们检查威胁并确定是否需要采取行动。在这种情况下,检测更有效,真正的威胁在成为主要问题之前就得到了处理。人工智能和人类技能的结合可能只是网络安全新方法的开始。它不仅更有效,而且节省了所需的工作量。更大的图景也突显出人工智能可能不会像许多人担心的那样完全取代人类劳动者。人工智能和人类的大脑在一起工作时会变得更好。在任何情况下,组织都应该制定计划,cc防御ddos防御,将攻击造成的损害降到最低,并使运营恢复并快速运行。有了这一进展,物理服务器防御ddos,安全就不必看起来像是一个可怕的挑战。救援就在路上,而且也很及时。 

作者简介:Rick Delgado是一名自由职业技术作家和评论员。他喜欢写新技术和新趋势,以及它们如何帮助我们。里克偶尔为几家科技公司和行业刊物撰稿。编者按:本文和其他客座作者文章中表达的观点仅是作者的观点,并不一定反映Tripwire,Inc.的观点。