Использование машинного обучения для выявления скрытых угроз веб-безопасности

Анализ большого объема логов ‒ сложный и длительный процесс, и обычные алгоритмы редко выявляют больше, чем система активной защиты. Поэтому логичным и перспективным решением становится применение машинного обучения. В этой статье рассмотрены варианты применения ML-моделей для анализа веб-угроз, когда сложные модели оправданы, а когда можно обойтись более простыми решениями без потери точности.