回顾整个2018年,海莲花APT组织攻击,以及针对制造业、能源等重要行业的勒索软件及……
标签:云安全, 勒索软件, 恶意软件, 机器学习360其实搞人工智能时间蛮久的,甚至在360成立之前,周鸿祎是雅虎中国总经理,谭晓生是雅虎中国CTO,那个时候他们就已经接触过机器学习,并用机器学习做搜索排序。
标签:人工智能, 机器学习Fortinet FortiWeb OS 6.0发布中对于机器学习的应用,实现了WAF智能化学习及自防御,有效的提高了WAF 安全效能,降低了误报率、漏报率和人工干预,使用户脱离出繁琐的产品优化工作,在WAF层面完善人工智能自动运维体系。
标签:AI, FortiWeb, WAF, 机器学习随着AI和ML在IT基础设施中担负更直接更重要的职能,网络安全人员有必要及时跟进自己的知识和技能。这是一个美丽新世界,我们不妨拥抱最新的AI和ML网络安全技术、产品和服务,让其成为真正的行业转折点。
标签:AI, 数据科学, 机器学习, 网络安全在访问控制上实现机器学习可以帮助公司企业减少对口令的依赖,基于风险的身份验证用机器学习定义并实施基于用户行为的访问策略不仅可以提供实时安全,还能标出高风险事件,将它们推送给安全分析师做进一步调查。
标签:基于风险, 机器学习, 身份认证Fortinet FortiGuard威胁研究与响应实验室就2018年全球威胁态势作出预测,指出越来越多的犯罪分子正在利用数字社会提供的新机会进行攻击,企业机构需要利用机器学习、人工智能等创新技术增强防御能力,以便保护企业的数据资产。
标签:FortiGuard, Fortinet, 威胁态势, 机器学习尽管机器学习、深度学习和AI之类技术可能是未来网络防御的基石,但网络罪犯们围绕这些技术的实现和创新可谓劲头十足,丝毫不比安全界差。网络安全领域中,经技术放大的人类智慧,将成为攻防竞赛中的制胜因素。
标签:僵尸网络, 威胁情报, 机器学习, 网络钓鱼不管是网络安全还是智慧网络,强大的网络流量可视化能力一直是思科安全领域技术的核心支撑。通过对不同恶意和正常流量使用TLS、DNS 和SPLT方面的差异,思科提炼出恶意软件的流量特性,并最终形成了针对恶意软件流量传输模型的安全地图。
标签:Stealthwatch, 思科, 恶意软件识别, 机器学习, 机密流量医疗保健提供商没必要在强力防护和高误报率中二选一。因为运作的是一旦发生中断就会事关生死的系统,医疗保健行业的IT人员担负不起安全产品阻碍合法程序或触发误报的责任。
标签:医疗, 机器学习机器学习模型由算法和训练数据构成,其有效性取决于训练数据的优劣。这也是为什么基于机器学习的云安全更为卓越的原因所在。像亚马逊这样的云提供商,拥有对其整个网络的可见性,在训练机器学习模型分辨正常事务与恶意活动上更为便捷。
标签:AWS, 机器学习, 自适应攻击数量不断增加,攻击行动也正走向自动化,但公司企业的响应工作,却通常应用的是无法扩展的人工过程。在通往更少手动工作,尽可能自动化威胁防止过程的路上,机器学习无疑是网络安全人士的得力助手。
标签:安全自动化, 机器学习通过对机器学习等技术的应用,Fortinet可以提供高效的威胁情报分析,不仅能够可视化呈现威胁的最新态势,还能给企业用户提供防范威胁的针对性建议,以在数字化转型的背景下,帮助企业保护珍贵的数据资产。
标签:Fortinet, 内容分析, 威胁情报, 机器学习基于文件的恶意软件和无文件恶意软件的主要区别,在于其组件的存储及执行的位置和方式。由于网络罪犯已能绕过文件扫描技术并保持驻留和隐秘性,无文件恶意软件的流行度逐年上升。
标签:投放机制, 无文件恶意软件, 机器学习, 特征码