Машинное обучение vs сигнатурный анализ при обнаружении атак на веб-приложение
О том, как мы разрабатывали модуль машинного обучения, почему отказались от нейронных сетей в сторону классических алгоритмов, какие атаки выявляются за счет расстояния Левенштейна и нечеткой логики, и какой метод обнаружения атак (ML или сигнатурный) работает эффективнее. Читать дальше →
Источник: Хабрахабр
Похожие новости
- Идея — Proof-of-Work «почтовая марка» для email: три заголовка против спама
- Автоматизация криптографических операций: Реализация визуализации электронной подписи в PDF на C#
- Тайные битвы на фронтах ИБ: DLP против стеганографии
- Яндекс запускает биржу телеграм-каналов
- Андрей Терехов и Рейтинг Рунета выпустили чек-лист хорошей рекламной кампании
- Угнать «телегу» за 60 секунд: лайфхаки по противодействию мошенникам от социального инженера
- Giftery: Почему сотрудники саботируют автоматизацию — и как внедрить её без конфликтов
- Безопасная разработка как игра в Dungeons & Dragons
- DOT Digital Agency: Новый облик Очёрского машиностроительного завода
- HackTheBox Labs (Starting Point) — Exploison