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
- AlinaTen: DeepRoute.ai заявила о более чем 300 тысячах автомобилей с её системой автопилота
- AlinaTen: Суд в США отклонил обвинения Илона Маска в мошенничестве против OpenAI перед началом разбирательства
- О создании в России центральной базы данных идентификаторов пользовательского оборудования (оконечного оборудования)
- Почему у тиранозавра маленькие ручки?
- ONLYAPPS: Как самостоятельно сделать инфографику для маркетплейсов
- MarketingNews: Getblogger добавил возможность размещения рекламы в мессенджере «Макс»
- Блог ленивого инвестора: Итоги недели: рост на ожиданиях, падение на факте
- Это — все что вам надо знать о белых списках: ресерч, сканы, обход
- Краткая история биометрии: как ПЦР-метод изменил идентификацию по ДНК
- Права в Linux: chown/chmod, SELinux context, символьная/восьмеричная нотация, DAC/MAC/RBAC/ABAC