Máy học được định nghĩa là một hệ thống mà khi thực hiện các nhiệm vụ T và đánh giá hiệu suất Plink vao w88, nếu chương trình máy tính có thể cải thiện hiệu suất P của nó thông qua kinh nghiệm E, thì ta nói hệ thống đó đã học từ kinh nghiệm E. Máy học là một phương pháp trong trí tuệ nhân tạo, giúp nhận diện các quy tắc, mô hình và kinh nghiệm ẩn trong dữ liệu lớn, từ đó đưa ra quyết định hiệu quả cho các tình huống mới.

Học máy chủ yếu bao gồm học có giám sát và học không có giám sát. Học có giám sát: Khi cung cấp cho thuật toán một tập dữ liệu chứa câu trả lời đúng88vin, sau quá trình huấn luyện, thuật toán có thể đưa ra câu trả lời chính xác cho dữ liệu mới. Học có giám sát bao gồm các thuật toán phân loại và hồi quy. Các thuật toán phổ biến như cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, XGBoost, hồi quy logistic, K- gần nhất, máy vector hỗ trợ, Bayes đơn giản, mạng nơ-ron... Một số thuật toán có thể sử dụng cả cho bài toán phân loại lẫn hồi quy. Học không có giám sát: Trong tập dữ liệu cung cấp cho thuật toán không chứa câu trả lời đúng88vin, thuật toán phải tự tìm ra quy luật để dự đoán dữ liệu mới. Các thuật toán phổ biến bao gồm K-means, DBSCAN, PCA... được dùng trong phân cụm và giảm chiều dữ liệu.

Học máy đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành nghề Máy học đã đạt được những thành công đáng kể trong nhiều lĩnh vực như nhận diện hình ảnhlive casino, nhận diện giọng nói, dịch máy, phân tích cảm xúc... Tuy nhiên, do đặc điểm riêng của ngành an ninh, chi phí sai lầm cao và dữ liệu bất thường ít, nên việc áp dụng phương pháp máy học trong lĩnh vực này bị hạn chế. Hầu hết các thuật toán máy học mang lại kết quả khó giải thích, vì vậy...Trong lĩnh vực an ninhlive casino, học máy thường là phương tiện hỗ trợViệc giải quyết vấn đề trong lĩnh vực an ninh cần chia nhỏ vấn đề thành các phần có thể giải quyết bằng phương pháp máy học88vin, kết hợp với kiến thức chuyên môn về an ninh để xử lý các tình huống rủi ro cụ thể.

Trong lĩnh vực an ninhlive casino, các thuật toán phân loại và thuật toán phát hiện bất thường là các thuật toán học máy phổ biến hơn.

2.1 Vấn đề phân loại

Một số vấn đề rủi ro trong lĩnh vực an ninh như lọc thư rác88vin, phát hiện webshell, phát hiện tấn công lồng ghép, phát hiện URL độc hại... đều có thể chuyển đổi thành bài toán phân loại, sử dụng thuật toán phân loại để xây dựng mô hình phân loại. Quy trình có thể được chia thành các bước như sau:

(1) Trích xuất đặc trưng88vin, trích xuất các đặc trưng liên quan đến nhiệm vụ phân loại từ dữ liệu, có thể thúc đẩy kết quả phân loại;

(2) Xử lý đặc trưnglive casino, chuyển đổi đặc trưng thành vector;

(3) Huấn luyện mô hình88vin, đưa vector đặc trưng vào mô hình để huấn luyện;

(4) Tối ưu hóa tham số mô hình88vin, lưu lại mô hình đã huấn luyện;

(5) Sử dụng mô hình đã huấn luyện để dự đoán dữ liệu mới.

2.2 Vấn đề phát hiện bất thường

Một tình huống điển hình trong lĩnh vực an ninh là phát hiện hành vi xâm nhậplive casino, kiểm tra lưu lượng đầu vào, phát hiện và ngăn chặn lưu lượng độc hại. Phương pháp truyền thống là sử dụng WAF (Tường lửa lớp ứng dụng), có khả năng phát hiện xâm nhập ở lớp ứng dụng, bảo vệ an toàn cho ứng dụng web. WAF hoạt động bằng cách sử dụng các chính sách an ninh để kiểm tra lưu lượng đầu vào, xác định lưu lượng hợp lệ và chặn lưu lượng độc hại, đảm bảo an toàn cho ứng dụng. WAF có thể nhận diện các cuộc tấn công tại lớp ứng dụng nhưng chỉ có thể phát hiện các cuộc tấn công đã biết, còn đối với các cuộc tấn công chưa biết thì không thể xử lý. Hiện nay, có thể sử dụng thuật toán phát hiện bất thường của máy học để nhận diện lưu lượng độc hại. Cách tiếp cận thông thường của phát hiện bất thường là xây dựng mô hình dựa trên dữ liệu bình thường, học và huấn luyện trên lượng dữ liệu lớn, từ đó học được mô hình hành vi bình thường trong dữ liệu khổng lồ. Khi kiểm tra lưu lượng mới, những lưu lượng không phù hợp với lưu lượng bình thường sẽ được coi là bất thường. Cách tiếp cận này ngược lại với nguyên tắc phát hiện và chặn theo quy tắc, có thể phát hiện được lưu lượng độc hại chưa biết.

Xã hội con người sau khi trải qua thời đại kinh tế nông nghiệp và thời đại kinh tế công nghiệp đã bước vào thời đại kinh tế số. Trong bối cảnh thời đại mớilive casino, dữ liệu đã trở thành yếu tố sản xuất đầy sáng tạo và không còn nghi ngờ gì nữa, giá trị của dữ liệu cũng sẽ ngày càng quan trọng hơn.Do đó88vin, các cuộc tấn công nhắm đến việc đánh cắp, lạm dụng, thay đổi và phá hủy dữ liệu sẽ ngày càng gia tăng, với các kỹ thuật ngày càng phức tạp và mức độ che giấu cao hơn.

Với sự sôi động ngày càng tăng của nền kinh tế số88vin, khối lượng dữ liệu sẽ bùng nổ và hành vi di chuyển dữ liệu sẽ trở nên phức tạp hơn theo cấp số nhân. Vì vậy, làm thế nào để nhanh chóng và chính xác xác định được rủi ro an toàn dữ liệu trong biển dữ liệu rộng lớn đã trở thành một thách thức không thể tránh khỏi trong lĩnh vực an ninh.

Toàn Triết đã nghiên cứu sâu rộng trong lĩnh vực an toàn dữ liệu trong nhiều năm88vin, liên tục khám phá và nghiên cứu giá trị ứng dụng của các thuật toán học máy trong lĩnh vực an toàn dữ liệu, đồng thời tích hợp các thuật toán và năng lực học máy vào nhiều tình huống kỹ thuật khác nhau.Ví dụ như: học tự động cấu trúc tài sản sâu88vin, phát hiện mối đe dọa dữ liệu dựa trên học ngữ cảnh, học cấu trúc mạng dữ liệu...Trong loạt bài viết tiếp theo88vin, chúng tôi sẽ chia sẻ thêm kinh nghiệm thực tiễn trong lĩnh vực này, hy vọng rằng qua quá trình trao đổi với ngành, chúng tôi có thể cùng nhau suy nghĩ và đưa ra những ý tưởng mới.