Как самому разработать систему обнаружения компьютерных атак на основе машинного обучения
На фото – Arthur Lee Samuel, пионер машинного обучения, демонстрирует возможности искусственного интеллекта и играет в шашки с собственной программой Checkers-Playing, одной из первых самообучающихся программ в мире. 1962 год.
Спустя почти 60 лет, я решил познакомиться с машинным обучением и научить свою собственную программу – систему обнаружения компьютерных атак – находить вредоносный трафик в сети.
Как разработчик средств защиты информации я в общих чертах представлял архитектуру такой системы. Но как ML инженер, который должен был научить ее, я мало что знал.
В этом длинном посте я расскажу о своем опыте разработки модели машинного обучения, по шагам: от поиска хороших данных и сокращения признакового пространства до настройки и апробации модели на реальном трафике. С примерами, графиками, открытым кодом.
Читать далееИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- Неизменяемая архитектура. Практическая проверка кодом. Аутентификация
- Spark_news: Рейтинг компаний, которые закрывали магазины в России к 2026 году
- Охота на CVE в Cursor IDE: полный технический разбор безопасности AI-редактора
- GooD_News: Huawei выходит на рынок AI-очков
- Руководство по геопространственной разведке (GEOINT)
- Cроки факторизации приватных ключей RSA и Bitcoin немного приблизились
- [Перевод] Знакомство с одним прогоном Mythos применительно к Firefox: а разговоров-то было?
- Victor Koch: «Эффект Бони»
- DDoS снова «переобулся»: как изменился ландшафт угроз в I квартале 2026 года
- AlinaTen: DeepRoute.ai заявила о более чем 300 тысячах автомобилей с её системой автопилота