ML и инфобез: три подхода для поиска аномалий во временных рядах
Представьте себе инфраструктуру крупной компании, где хранятся миллионы файлов, и сотрудники не только постоянно взаимодействуют с ними, но и создают новые. В этом бесконечном потоке событий крайне сложно вручную заметить признаки надвигающейся угрозы: будь то инсайдер, копирующий данные, или...
Осваиваем ML WAF: от текстовых правил к машинному обучению
Всем привет, меня зовут Семён. Я пишу на С++ и работаю в группе Антиробота. Антиробот — это сервис, который на уровне L7 защищает нас от парсеров и DDoS-атак. Разрабатывать его начали более 10 лет назад — сначала он предназначался только для защиты Поиска, затем был внутренним инструментом, который...
Учимся на чужих ошибках: как прокачать SIEM с помощью machine learning
Привет, Хабр! В этой статье мы хотим поговорить о применении технологий машинного обучения (machine learning, ML) в SIEM-системах. Разберемся, с какими проблемами и ограничениями сталкиваются операторы, расскажем о нашем модуле BAD и о том, как реализованные в нем модели ML помогают вычислять...
Стегоанализ и машинное обучение
Привет, Хабр. Хочу представить вам небольшой проект, который я написал вместо во время сессии. Суть такова: это классификатор, определяющий наличие стеганографии в изображении. Сразу стоит отметить, что классификатор получился довольно простым: он работает с методом LSB, где заменяется один...