Máy học là một phương pháp trong trí tuệ nhân tạoti le cuoc, được định nghĩa như sau: nếu một chương trình máy tính có thể cải thiện hiệu suất của mình khi thực hiện một nhiệm vụ cụ thể T dựa trên kinh nghiệm E, thì hệ thống đó được coi là đã học từ kinh nghiệm E. Máy học hoạt động bằng cách phân tích dữ liệu lớn để tìm ra các quy tắc, mô hình và kinh nghiệm ẩn, từ đó đưa ra quyết định chính xác cho các tình huống mới.

Học máy chủ yếu bao gồm học có giám sát và học không có giám sát. Học có giám sát: Khi cung cấp cho thuật toán một tập dữ liệu chứa câu trả lời đúngkeonhacai tv, thông qua quá trình huấn luyện, nó có thể đưa ra câu trả lời chính xác cho dữ liệu mới. Học có giám sát bao gồm các thuật toán phân loại và hồi quy. Một số thuật toán phổ biến như cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, XGBoost, hồi quy logistic, K-NN, SVM, Naive Bayes và mạng nơ-ron. Nhiều thuật toán có thể được sử dụng cả cho nhiệm vụ phân loại lẫn hồi quy. Học không có giám sát: Trong học không giám sátti le cuoc, tập dữ liệu được cung cấp cho thuật toán không chứa câu trả lời đúng. Thay vào đó, thuật toán phải tự tìm ra các quy luật để dự đoán dữ liệu mới. Các thuật toán phổ biến bao gồm K-means, DBSCAN, PCA, thường được sử dụng cho phân cụm và giảm chiều dữ liệu.

Học máy đã được áp dụng rộng rãi ở nhiều ngành khác nhau Nó đã đạt được những kết quả đáng kể trong nhiều lĩnh vực như nhận diện hình ảnhkeonhacai tv, nhận diện giọng nói, dịch máy, phân tích cảm xúc... Tuy nhiên, do đặc điểm riêng của ngành an ninh, chi phí sai sót cao và dữ liệu bất thường ít, việc áp dụng các phương pháp học máy trong lĩnh vực an ninh gặp nhiều hạn chế. Hầu hết các thuật toán học máy đều khó giải thích, nên điều này cũng làm giảm khả năng ứng dụng.Trong lĩnh vực an ninhti le cuoc, học máy thường là phương tiện hỗ trợViệc giải quyết vấn đề trong lĩnh vực an ninh đòi hỏi phân tách bài toán thành các vấn đề con mà học máy có thể xử lýkeonhacai tv, kết hợp với kiến thức chuyên môn về an ninh để giải quyết các tình huống rủi ro cụ thể.

Trong lĩnh vực an ninhkeonhacai tv, các thuật toán phân loại và thuật toán phát hiện bất thường là các thuật toán học máy phổ biến nhất.

2.1 Bài toán phân loại

Một số vấn đề rủi ro trong lĩnh vực an ninh như lọc thư rácTrang Cá Cược, phát hiện webshell, phát hiện tấn công lỗ hổng, phát hiện URL độc hại, có thể được chuyển đổi thành nhiệm vụ phân loại, sử dụng các thuật toán phân loại để xây dựng mô hình phân loại. Quy trình này có thể được chia thành các bước sau:

(1) Trích xuất đặc trưngti le cuoc, trích xuất các đặc trưng liên quan đến nhiệm vụ phân loại từ dữ liệu, có thể thúc đẩy kết quả phân loại;

(2) Xử lý đặc trưngti le cuoc, chuyển đổi đặc trưng thành dạng vector;

(3) Huấn luyện mô hìnhTrang Cá Cược, đưa vector đặc trưng vào mô hình để huấn luyện;

(4) Tối ưu hóa tham số mô hìnhti le cuoc, lưu lại mô hình đã được huấn luyện;

(5) Sử dụng mô hình đã được huấn luyện để dự đoán dữ liệu mới.

2.2 Bài toán phát hiện bất thường

Một tình huống điển hình trong lĩnh vực an ninh là phát hiện hành vi xâm nhậpkeonhacai tv, kiểm tra lưu lượng đầu vào và phát hiện, chặn lưu lượng độc hại. Phương pháp truyền thống là sử dụng WAF (Tường lửa lớp ứng dụng), có khả năng phát hiện xâm nhập ở lớp ứng dụng và bảo vệ an toàn cho ứng dụng web. WAF hoạt động bằng cách kiểm tra lưu lượng đầu vào thông qua các chính sách bảo mật, xác định lưu lượng hợp lệ và ngăn chặn lưu lượng độc hại. Mặc dù WAF có thể nhận diện các cuộc tấn công ở lớp ứng dụng, nhưng chỉ có thể phát hiện các cuộc tấn công đã biết, không thể phát hiện các cuộc tấn công chưa được biết đến. Hiện nay, có thể sử dụng thuật toán phát hiện bất thường trong học máy để nhận diện lưu lượng độc hại. Cách tiếp cận thông thường là xây dựng mô hình dựa trên dữ liệu bình thường, học và huấn luyện dựa trên dữ liệu lớn, từ đó học được mô hình hành vi bình thường trong dữ liệu khổng lồ. Khi kiểm tra lưu lượng mới, nếu không khớp với lưu lượng bình thường, sẽ được đánh dấu là bất thường. Phân tích bất thường ngược lại với cách tiếp cận dựa trên quy tắc, có thể phát hiện được các lưu lượng độc hại chưa được biết đến.

Xã hội con người sau khi trải qua thời đại kinh tế nông nghiệp và thời đại kinh tế công nghiệpkeonhacai tv, đã bước vào thời đại kinh tế số.Trong bối cảnh thời đại mớiti le cuoc, dữ liệu đã trở thành tài nguyên sản xuất đầy sáng tạo, đây là điều không còn nghi ngờ gì nữa. Giá trị của dữ liệu chắc chắn sẽ ngày càng quan trọng hơn.Do đóti le cuoc, các cuộc tấn công nhắm vào việc trộm cắp, lạm dụng, thay đổi hoặc phá hủy dữ liệu sẽ ngày càng gia tăng, với các kỹ thuật phức tạp và mức độ che giấu cao hơn.

Khi nền kinh tế số ngày càng sôi độngkeonhacai tv, khối lượng dữ liệu sẽ tăng đột biến, sự phức tạp trong hành vi di chuyển dữ liệu cũng sẽ tăng theo cấp số nhân. Vì vậy, làm thế nào để nhanh chóng và chính xác xác định các rủi ro an toàn dữ liệu trong đại dương dữ liệu khổng lồ, đã trở thành thách thức mới không thể tránh khỏi trong lĩnh vực an ninh.

Toàn Triết Công Nghệ đã nghiên cứu sâu rộng trong lĩnh vực an toàn dữ liệu nhiều nămti le cuoc, liên tục khám phá và nghiên cứu giá trị ứng dụng của các thuật toán học máy trong lĩnh vực an toàn dữ liệu, đồng thời tích hợp các thuật toán và năng lực học máy vào nhiều tình huống kỹ thuật khác nhau.Ví dụ như học tự động cấu trúc tài sản sâuti le cuoc, học ngữ cảnh thúc đẩy phát hiện mối đe dọa dữ liệu, học cấu trúc topo luồng dữ liệu, v.v.Trong loạt bài viết liên quan tiếp theoti le cuoc, chúng tôi sẽ chia sẻ thêm kinh nghiệm thực tiễn trong lĩnh vực này, đồng thời hy vọng rằng qua quá trình trao đổi với cộng đồng, sẽ tạo ra những suy nghĩ mới mẻ và bổ ích.