接下来的12到18个月将在采用黑客采用机器学习时看到加速,以试图开展越来越复杂的网络钓鱼攻击,它被声称。
Anup Ghosh是Sophos的下一代端点的首席策略家,在9月28日在NetEvent新闻和分析师峰会的小组会议期间提出了预测,其中他概述了机器学习的潜力,帮助为网络钓鱼活动施加引人注目的内容。
“你可以使用机器学习来制作真正的良好运动,无论是为推特,Facebook还是电子邮件,让人类点击链接。他说,在那里的证据表明,机器学习在制作电子邮件和推文中,让人类点击这些,“他说。
为了使企业和安全供应商留在脚下与黑客的前脚,他们还需要将机器学习和人工智能(AI)纳入网络安全策略,从而创造了纪念纪录的“AI”的情况。
“战斗这些坏人的安全公司也必须采用机器学习。现在你有一个关于AI情景的AI,它将推动我们前进,以便采用实时采用机器学习,“他说。
他说,在这项技术进入自己的企业中,企业正在检测到网络威胁。“在恶意软件等某些类型的威胁上可用的数据量有效地无限,”他补充道。
“粘在恶意软件检测问题上的问题是它不好。人类擅长做出决策,机器学习非常擅长嘎吱嘎吱的数据集和识别模式。“
研究员参与者Oliver Tavakoli,CTO在AI威胁检测和响应公司Vectra,表示让人类试图理解这种数据往往是效率低下和不切实际的。
“在某种程度上让用户盯着这个数据,眯着眼睛,并试图找到它的模式,并试图找到模式。”
“机器学习可以在大量数据中解锁模式,以紧凑的形式表达它,然后实时地允许您有效地将其应用于检测某些东西并做出决定。”
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