AI包括自然语言处理,对象图像识别以及通过试图模仿大脑认知功能的神经网络模型进行模式识别等功能。
机器学习一词经常与AI互换使用,尽管有明显的区别。机器学习算法使用机器来了解给定的数据集。机器学习的一个子集包括深度学习,它在网络安全领域显示出了巨大的希望
AI和ML不仅用于下一代SOC中,以增强检测和预防活动,而且越来越多地用于增强事件响应措施,例如遏制措施,故障单创建和用户参与分类和/或验证可疑行为。AI和ML的应用减少了每次警报所花费的时间,并改善了平均检测时间和平均修复时间。
自动化与编排
自动化和编排是NextGen SOC的基本组件。通过将高速机器搜索与(工具和平台的)高级控件相结合,分析人员可以使用更多数据,从而使他们变得更有效率,并帮助他们提供更多上下文相关的结果进行补救。这减少了威胁计数,并加快了分析人员进行评估和响应的能力。高级控件还可以防御零时差威胁,并提供有关此类威胁的更高保真度的数据。这些结果有两个主要好处:与传统的托管安全服务相比,安全性更高,而相同成本的价值更高。
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。
举报投诉
相关推荐
计算机系统自身的性能”。事实上,由于“经验”在计算机系统中主要以数据的形式存在,因此机器学习需要设法对数据进行分析学习,这就使得它逐渐成为智
发表于 11-16 01:07
•396次阅读
紧密。 NPU的起源与特点 NPU的概念最早由谷歌在其TPU(Tensor Processing Unit)项目中提出,旨在为TensorFlow框架提供专用的硬件加速。NPU的设计目标是提高机器学习算法的运行效率,特别是在处理
发表于 11-15 09:19
•450次阅读
人工智能指的是在某种程度上显示出类似人类智能的设备。AI有很多技术,但其中一个很大的子集是机器学习——让算法从数据中学习。
发表于 10-24 17:22
•2484次阅读
个重要环节,目标是从给定的时间序列数据中提取出有用的信息和特征,以支持后续的分析和预测任务。
特征工程(Feature Engineering)是将数据转换为更好地表示潜在问题的特征,从而提高
发表于 08-17 21:12
本人有些机器学习的基础,理解起来一点也不轻松,加油。
作者首先说明了时间序列的信息提取是时间序列分析的一个重要环节,目标是从给定的时间序列数据中提取出有用的信息和特征,以支持后续的分析
发表于 08-14 18:00
收到《时间序列与机器学习》一书,彩色印刷,公式代码清晰,非常精美。感谢作者,感谢电子发烧友提供了一个让我学习时间序列及应用的机会!
前言第一段描述了编写背景:
由此可知,这是一本关于时间序列进行大
发表于 08-11 17:55
在机器学习中,数据分割是一项至关重要的任务,它直接影响到模型的训练效果、泛化能力以及最终的性能评估。本文将从多个方面详细探讨机器学习中
发表于 07-10 16:10
•1762次阅读
理解机器学习中的训练集、验证集和测试集,是掌握机器学习
发表于 07-10 15:45
•3891次阅读
机器学习作为人工智能的一个重要分支,其目标是通过让计算机自动从数据中学习并改进其性能,而无需进行明确的编程。本文将深入解读几种常见的机器
发表于 07-02 11:25
•1019次阅读
随着大数据时代的到来,数据量的爆炸性增长对数据分析提出了更高的要求。机器学习作为一种强大的工具,通过训练模型从
发表于 07-02 11:22
•616次阅读
在人工智能的浪潮中,机器学习和深度学习无疑是两大核心驱动力。它们各自以其独特的方式推动着技术的进步,为众多领域带来了革命性的变化。然而,尽管它们都属于
发表于 07-01 11:40
•1353次阅读
关于数据机器学习就是喂入算法和数据,让算法从数据中寻找一种相应的关系。Iris鸢尾花
发表于 06-27 08:27
•1653次阅读
设备的运行状况,生成各种维度的报告。
同时,通过大数据分析和机器学习技术,可以对业务进行预测和预警,从而协助社会和企业进行科学决策、降低成本并创造新的价值。
当今时代,数据无处不在,
发表于 06-25 15:00
,人工智能已成为一个热门领域,涉及到多个行业和领域,例如语音识别、机器翻译、图像识别等。 在编程中进行人工智能的关键是使用机器学习算法,这是一类基于样本
发表于 04-04 08:41
•311次阅读
机器学习是一种人工智能(AI)的子领域,旨在使计算机系统通过经验自动学习和改进,而无需明确地进行编程。它侧重于开发算法和模型,使计算机能够从数据
发表于 01-05 08:27
•1585次阅读
评论