Источник: Хабрахабр
В статье будет рассмотрены практики защиты уязвимого веб-приложения — от сигнатурного метода до искусственного интеллекта с использованием Web Application Firewall (коммерческая и Opensource версии). В качестве коммерческого решения мы будем использовать Nemesida WAF, в качестве некоммерческого —
подробнее »
Машинное обучение активно применяется во многих областях нашей жизни. Алгоритмы помогают распознавать знаки дорожного движения, фильтровать спам, распознавать лица наших друзей на facebook, даже помогают торговать на фондовых биржах. Алгоритм принимает важные решения, поэтому необходимо быть
подробнее »
Достижения в области машинного обучения за последние годы позволили создать огромное количество приложений, таких как прикладной анализ данных, голосовые ассистенты или беспилотные автомобили. Успех машинного обучение обеспечен тем, что одни и те же метод, в разной обертке работают хорошо в
подробнее »
Обнаружение атак является важной задачей в информационной безопасности на протяжении десятилетий. Первые известные примеры реализации IDS относятся к началу 1980-х годов. Спустя несколько десятилетий сформировалась целая индустрия средств для обнаружения атак. На данный момент существуют различные
подробнее »
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Intrusion Detection using Sequential Hybrid Model" авторов Aditya Pandey, Abhishek Sinha, Aishwarya PS. Задача своевременного обнаружения атак на сеть всегда была актуальной для специалистов по информационной безопасности, поскольку это
подробнее »
В рамках предыдущей статьи мы рассказали про такую проблему машинного обучения, как Adversarial примеры и некоторые виды атак, которые позволяют их генерировать. В данной статье речь пойдет об алгоритмах защиты от такого рода эффекта и рекомендациях по тестированию моделей. Читать дальше →
подробнее »
💬 Комментарии
В связи с новыми требованиями законодательства РФ (ФЗ-152, ФЗ «О рекламе») и ужесточением контроля со стороны РКН, мы отключили систему комментариев на сайте.
🔒 Важно Теперь мы не собираем и не храним ваши персональные данные — даже если очень захотим.
💡 Хотите обсудить материал?
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу:
https://t.me/blogssmartzНажмите кнопку ниже — и вы сразу попадёте в чат с комментариями