ИИ для информационной безопасности -

ИИ для информационной безопасности - 00:03 Машинное обучение • Обсуждение машинного обучения, его принципов и методов. • Машинное обучение - это процесс, который позволяет компьютерам обучаться без написания кода. • Основатель первой обучающейся компьютерной программы - Артур. • Том Мич - американский ученый, основатель первой кафедры машинного обучения. 01:55 Методы машинного обучения • Методы машинного обучения делятся на методы без учителя и с учителем. • Методы без учителя используют шаблоны данных, а методы с учителем имеют список классов для классификации. • Классификация - это предсказание одного из конечного списка классов, регрессия - предсказание одного из бесконечного списка классов. 03:43 Классификация и регрессия • Деревья принятия решений - двоичное дерево, каждый узел которого является входной переменной или точкой разделения. • Интерпретация - это способность модели объяснять свои решения, экстраполяция - способность модели предсказывать за пределами данных. 07:15 Преимущества и недостатки классификации • Интерпретируемость, устойчивость к выбросам, работа с большим количеством признаков. • Недостатки: неспособность экстраполировать, чувствительность к шуму, сложность выбора метода классификации. 12:57 Классификация и регрессия • В видео обсуждаются методы классификации и регрессии, включая их преимущества и недостатки. • Классификация используется для определения категории объекта, а регрессия - для предсказания значения непрерывной переменной. • Регрессия может быть линейной или логистической, в зависимости от типа данных. 18:43 Ансамбли моделей и применение в информационной безопасности • В видео обсуждаются ансамбли моделей, которые объединяют несколько моделей для получения более точного результата. • Ансамбли моделей могут быть реализованы различными способами, включая усреднение ответов моделей, бустинг и другие. • В информационной безопасности машинное обучение может применяться для классификации спама, контроля информационных потоков и других задач. 25:38 Фильтрация спама • Обсуждение проблемы фильтрации спама и использования адаптивного алгоритма isolation Forest для снижения шумов. • Преобразование данных для классификатора с использованием текстовых, экспертных и других признаков. 29:45 Ансамбль классификаторов • Использование ансамбля классификаторов для повышения точности и скорости работы системы. • Выбор оптимального ансамбля на основе тестовой выборки. 33:57 Предотвращение утечки данных • Определение конфиденциальности информации на основе известных наборов данных и признаков. • Использование машинного обучения для классификации и определения необходимости защиты информации. 37:37 Машинное обучение и информационная безопасность • В видео обсуждается использование машинного обучения для решения проблем информационной безопасности. • Упоминается, что машинное обучение может помочь предсказать потенциальные угрозы и выявить вредоносные адреса раньше, чем они станут доступными. 40:20 Межсетевые экраны и антивирусные программы • Межсетевые экраны и антивирусы не всегда успевают оперативно реагировать на новые угрозы, поэтому предлагается использовать машинное обучение для предсказания потенциальных угроз и предоставления рекомендаций. 44:04 Вопросы и пожелания • Студенты интересуются, как работают сети, уязвимости и машинное обучение в контексте информационной безопасности. • Преподаватель обещает обсудить эти темы на следующем занятии.