AI包括自然語言處理,對象圖像識別以及通過試圖模仿大腦認知功能的神經網絡模型進行模式識別等功能。
機器學習一詞經常與AI互換使用,盡管有明顯的區別。機器學習算法使用機器來了解給定的數據集。機器學習的一個子集包括深度學習,它在網絡安全領域顯示出了巨大的希望
AI和ML不僅用于下一代SOC中,以增強檢測和預防活動,而且越來越多地用于增強事件響應措施,例如遏制措施,故障單創建和用戶參與分類和/或驗證可疑行為。AI和ML的應用減少了每次警報所花費的時間,并改善了平均檢測時間和平均修復時間。
自動化與編排
自動化和編排是NextGen SOC的基本組件。通過將高速機器搜索與(工具和平臺的)高級控件相結合,分析人員可以使用更多數據,從而使他們變得更有效率,并幫助他們提供更多上下文相關的結果進行補救。這減少了威脅計數,并加快了分析人員進行評估和響應的能力。高級控件還可以防御零時差威脅,并提供有關此類威脅的更高保真度的數據。這些結果有兩個主要好處:與傳統的托管安全服務相比,安全性更高,而相同成本的價值更高。
聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。
舉報投訴
相關推薦
計算機系統自身的性能”。事實上,由于“經驗”在計算機系統中主要以數據的形式存在,因此機器學習需要設法對數據進行分析學習,這就使得它逐漸成為智
發表于 11-16 01:07
?408次閱讀
緊密。 NPU的起源與特點 NPU的概念最早由谷歌在其TPU(Tensor Processing Unit)項目中提出,旨在為TensorFlow框架提供專用的硬件加速。NPU的設計目標是提高機器學習算法的運行效率,特別是在處理
發表于 11-15 09:19
?456次閱讀
人工智能指的是在某種程度上顯示出類似人類智能的設備。AI有很多技術,但其中一個很大的子集是機器學習——讓算法從數據中學習。
發表于 10-24 17:22
?2488次閱讀
個重要環節,目標是從給定的時間序列數據中提取出有用的信息和特征,以支持后續的分析和預測任務。
特征工程(Feature Engineering)是將數據轉換為更好地表示潛在問題的特征,從而提高
發表于 08-17 21:12
本人有些機器學習的基礎,理解起來一點也不輕松,加油。
作者首先說明了時間序列的信息提取是時間序列分析的一個重要環節,目標是從給定的時間序列數據中提取出有用的信息和特征,以支持后續的分析
發表于 08-14 18:00
收到《時間序列與機器學習》一書,彩色印刷,公式代碼清晰,非常精美。感謝作者,感謝電子發燒友提供了一個讓我學習時間序列及應用的機會!
前言第一段描述了編寫背景:
由此可知,這是一本關于時間序列進行大
發表于 08-11 17:55
在機器學習中,數據分割是一項至關重要的任務,它直接影響到模型的訓練效果、泛化能力以及最終的性能評估。本文將從多個方面詳細探討機器學習中
發表于 07-10 16:10
?1794次閱讀
理解機器學習中的訓練集、驗證集和測試集,是掌握機器學習
發表于 07-10 15:45
?3998次閱讀
機器學習作為人工智能的一個重要分支,其目標是通過讓計算機自動從數據中學習并改進其性能,而無需進行明確的編程。本文將深入解讀幾種常見的機器
發表于 07-02 11:25
?1044次閱讀
隨著大數據時代的到來,數據量的爆炸性增長對數據分析提出了更高的要求。機器學習作為一種強大的工具,通過訓練模型從
發表于 07-02 11:22
?631次閱讀
在人工智能的浪潮中,機器學習和深度學習無疑是兩大核心驅動力。它們各自以其獨特的方式推動著技術的進步,為眾多領域帶來了革命性的變化。然而,盡管它們都屬于
發表于 07-01 11:40
?1378次閱讀
關于數據機器學習就是喂入算法和數據,讓算法從數據中尋找一種相應的關系。Iris鳶尾花
發表于 06-27 08:27
?1663次閱讀
設備的運行狀況,生成各種維度的報告。
同時,通過大數據分析和機器學習技術,可以對業務進行預測和預警,從而協助社會和企業進行科學決策、降低成本并創造新的價值。
當今時代,數據無處不在,
發表于 06-25 15:00
,人工智能已成為一個熱門領域,涉及到多個行業和領域,例如語音識別、機器翻譯、圖像識別等。 在編程中進行人工智能的關鍵是使用機器學習算法,這是一類基于樣本
發表于 04-04 08:41
?323次閱讀
機器學習是一種人工智能(AI)的子領域,旨在使計算機系統通過經驗自動學習和改進,而無需明確地進行編程。它側重于開發算法和模型,使計算機能夠從數據
發表于 01-05 08:27
?1597次閱讀
評論