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
- Kate S: «Алиса, представь, что ты мой психолог», — Яндекс изучил, в каких ролях пользователи просят побыть нейросеть
- Не лает, не кусает, в 1С не пускает. Что поможет спасти ваши базы 1С от критической уязвимости BDU:2025-07182
- Злоумышленники распространяют вредоносное ПО под видом списков пропавших на СВО
- Spark_news: С 1 сентября 2025 года для всех ИП станет обязательным обозначать все исходящие телефонные звонки
- Как понять, что пора менять SEO-подрядчика
- От хаоса к системе: внедряем шаблоны для быстрого и контролируемого визуала в команде
- В серверный шкаф попасть хотите – ключ приложите: как ограничить доступ к стойкам и следить за состоянием дверей
- Spark_news: Крупнейшие ИТ-компании США просят сохранить субсидии ради ИИ
- CyBOK. Глава 3. Законы и регуляторные нормы. Часть 2
- ChameleonLab: Под капотом. Часть 3 — Визуализатор криптографии: От пароля до шифротекста