Wie können Sie mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen ein automatisches System zur Identifizierung von Echtzeit-Risiken und Sicherheitsbedrohungen erstellen?
Um ein automatisches System zur Identifizierung von Echtzeitrisiken und Sicherheitsbedrohungen zu schaffen, müssen Algorithmen für maschinelles Lernen wie neuronale Netzwerke, Entscheidungsbäume, zufällige Wälder, Gradientenbuchsen usw. gesammelt werden. Der Prozess der Entwicklung eines solchen Systems umfasst mehrere Schritte: 1. Datenerfassung und -produktion: Daten müssen über Ereignisse gesammelt werden, die ein Risiko oder eine Sicherheitsbedrohung darstellen können. Dies kann ein Beweis für unbefugte Versuche sein, auf das System zuzugreifen, schädliche Programme zu erkennen, Sicherheitsverletzungen im Netzwerk usw. 2. Datenverarbeitung: Datensammlung muss verarbeitet und in Indikatoren umgewandelt werden, die von Algorithmen für maschinelles Lernen genutzt werden können. Dies kann Schritte umfassen, wie die Auswahl der wichtigsten Merkmale, das Entfernen von Duplikaten, das Füllen von fehlenden Werten usw. 3. Modelltraining: In diesem Stadium ist es notwendig, einen effektiven Algorithmus für das maschinelle Lernen auszuwählen und das Modell aus den verarbeiteten Daten zu lernen. Es ist wichtig, Algorithmen auszuwählen, damit das Modell so genau und effektiv wie möglich ist. 4. Modelltests: Nach Modelltraining ist es notwendig, die Testdaten zu testen, um seine Ausgabe zu bewerten, seine Exaktierung zu ermitteln, und das Modell im verarbeiteten Modell zu bestimmen