Как мы анализируем уязвимости с помощью нейронных сетей и нечеткой логики
Изображение: Daniel Friedman, Flickr
В нашем блоге на Хабре мы много пишем о внедрении практик DevOps в процессы разработки и тестирования создаваемых в компании систем информационной безопасности. Задача инженера-автоматизатора не всегда заключается только в установке и поддержки какого-то сервиса, иногда необходимо решать трудоемкие исследовательские задачи.
Для решения одной из таких задач — разбора уязвимостей в ходе тестов конкурентного анализа, мы разработали собственный универсальный классификатор. О том, как работает этот инструмент, и каких результатов позволяет добиваться, и пойдет речь в нашем сегодняшнем материале. Читать дальше →
Источник: Хабрахабр
Похожие новости
- Распознаем STL-код легко: std::vector
- Есть ли жизнь после Cisco ISE? Распаковка и тест-драйв российского NAC от Eltex в сетевой лаборатории
- ИИ взломали. Кто бы мог подумать?
- DPI, ТСПУ и операторы: архитектура блокировки трафика в России
- Максим Котенков: Мы сделали своё API для семантического анализа — и это убрало 70% рутины при подготовке SEO-ТЗ
- Почему автотесты пропускают изменения в API и как это исправить с Pydantic
- Что сегодня действительно важно в AI: 10 направлений по версии MIT Technology Review
- АЙNET: АЙNET: 30% крупных брендов отказываются от лендингов в пользу чековых ботов, а интерес к промо в Max вырос на 40%
- Как мы написали свой forward-proxy на Go и отказались от VPN для доступа к админкам
- i-Media: 43% потребителей идут на маркетплейсы за эмоциональной подзарядкой, а нейросети вытесняют поисковики: i-Media выпускает обзор digital-рынка за Q1 2026