记录黑客技术中优秀的内容, 传播黑客文化,分享黑客技术精华

【RSA2018】如何在威胁建模中利用机器学习和威胁情报

阅读: 47机器学习 和威胁情报在如今“数据驱动”(Data Driven)的时代依然是极为热门的概念,但是具体如何在威胁建模中采用机器学习,如何有效消费泛滥成灾的 威胁情报,在本届RSA大会中,有不少厂商也提出了自己对应的解决方案,包括:利用机器学习进行脆弱性管理预测,以及多源异构情报管理模型。相关阅读:【视频】TechWorld2017热点回顾 | 机器学习在安全攻防的实践【RSA2018】创新沙盒 | Awake Security基于机器学习的安全分析平台文章目录利用机器学习进行脆弱性管理预测三种安全方式机器学习算法选择小结威胁情报泛滥解决方案多源异构的威胁情报难以管理多源异构情报管理模型小结利用机器学习进行脆弱性管理预测Kenna Security公司的首席数据科学家Michael Roytman在他的
发布时间:2018-04-20 15:05 | 阅读:146287 | 评论:0 | 标签:技术前沿 rsa2018 威胁情报 威胁情报管理模型 机器学习 机器学习 算法

看见到洞见之引子(一)机器学习算法

阅读: 16《看见到洞见》系列文章汇聚、分享的是绿盟科技创新中心对于数据分析在安全领域应用的技战术思考与经验,力求由浅入深层次递进,实战到方法论双线剖析。此文为系列文章之引子第一篇,深入浅出的对常用的数据分析和机器学习的算法进行介绍。文章目录什么是机器学习?机器学习的常用算法人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)决策树算法支持向量机小结什么是机器学习?机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的一个分支,是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。同时,机器学习是一个涉及到多个领域的交叉学科,其涵盖范围包括了概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等学科。目前,机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征

公告

关注公众号hackdig,学习最新黑客技术

推广

工具

标签云