数据分析与机器学习如何为业务安全赋能?

目前传统的安全检测、防护类设备针对业务应用安全基本上没有防护效果。数据分析与机器学习为业务安全问题提供了一个有效的解决方案。基于业务的历史数据,通过统计分析与机器学习的方法学习出业务的历史特征,结合专家知识形成业务特征的基线。根据基线来检测业务行为是否存在异常。本文给出了几个通过数据分析和机器学习的方法检测业务系统中异常的具体案例:web业务安全、物联网卡业务安全、变电站业务安全。

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【RSA2018】创新沙盒 | BluVector Cortex 基于人工智能的高级威胁检测

BluVector Cortex是一个AI驱动的网络安全检测和响应平台。该平台主要为大中型公司设计,能够实时精确有效的检测,分析复杂的网络威胁,包括无文件恶意软件(fileless malware),0day恶意软件(zero-day malware)和勒索软件(ransomware)。因此,BluVector Cortex可以被视为基于AI、机器学习和推测性代码执行引擎的下一代NIDS(Network Intrusion Detection Systems)。

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看见到洞见之引子(二)机器学习算法简介

《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二篇,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。 阅读全文 “看见到洞见之引子(二)机器学习算法简介” »