Машинное обучение vs сигнатурный анализ при обнаружении атак на веб-приложение
О том, как мы разрабатывали модуль машинного обучения, почему отказались от нейронных сетей в сторону классических алгоритмов, какие атаки выявляются за счет расстояния Левенштейна и нечеткой логики, и какой метод обнаружения атак (ML или сигнатурный) работает эффективнее. Читать дальше →
Источник: Хабрахабр
Похожие новости
- Сила шифрования или как я выявил недостаток работы Defender’а
- Джентльменский набор OSINT
- Памяти Кевина Митника — хакера, ломавшего ФБР, АНБ и Кремниевую долину. Часть 5: призрачный номер и загадочный хакер
- Погружаемся в PEB. DLL Spoofing
- Децентрализованное доверие. 1. Гипотеза
- Боли и решения: какие трудности возникают при найме коммуникаторов
- Большие языковые модели в финтехе: можно ли доверять им данные
- Spark_news: Каждый четвертый предприниматель не доволен своим окружением
- Редакция Spark.ru: Не прогори. Как найти китайского поставщика для работы на российском рынке?
- Finpeople: «Лента» объявляет о росте выручки на 62,1% и увеличении рентабельности по EBITDA на 434 б.п. в 1 квартале 2024 года