Использование машинного обучения для выявления скрытых угроз веб-безопасности

Анализ большого объема логов ‒ сложный и длительный процесс, и обычные алгоритмы редко выявляют больше, чем система активной защиты. Поэтому логичным и перспективным решением становится применение машинного обучения. В этой статье рассмотрены варианты применения ML-моделей для анализа веб-угроз, когда сложные модели оправданы, а когда можно обойтись более простыми решениями без потери точности.
Читать далееИсточник: Хабрахабр
💬 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