맬토토 사이트 순위 감지를위한 혁신적인 방법

창의성은 사이버 보안을 생각할 때 머리에 튀어 나오는 첫 번째 단어가 아닐 수도 있지만 해커는 시스템에 토토 사이트 순위적인 위협을 개발함에 따라 사이버 보안 전문가는 똑같이 토토 사이트 순위적이고 창의적인 솔루션을 구현해야합니다.

Intel Labs와 함께 Microsoft는 인공 지능, 기계 학습 및 상자 외지 사고를 결합한 맬토토 사이트 순위를 감지하는 새롭고 창의적인 접근 방식을 제시했습니다..

in백서 2020 년 4 월에 공유 된 Microsoft와 Intel의 팀이 소개되었습니다Staticmalware-as-iMagenetworkaNalysis (Stamina).

“간단히 말해서, 기계 학습 프로젝트는 이진 파일을 가져 와서 2 차원 이미지로 변환하여 시작합니다.PCGAMER. 이미지는 바이트를 0과 255 사이의 값으로 변환하여 픽셀 강도와 상관 관계가 있습니다. 그런 다음 너비와 높이는 파일 크기에 의해 결정되며 이미지는 깊은 신경망 (DNN)에 의해 처리하기 쉽도록 크기가 조정됩니다..

이미지가 마무리되면 사전 훈련 된 DNN으로 공급됩니다. DNN은 220 만 개의 해시 (긴 문자 문자 및 숫자)의 Microsoft 데이터 세트를 사용하여 세그먼트로 나뉘어 진 맬토토 사이트 순위로 나뉘어 진 맬토토 사이트 순위로 60%, 검증으로 20%, 프로그램의 효과를 테스트하기 위해 20%를 사용합니다..

|이 두 번째 단계는 전송 학습이라는 프로세스로, 기존의 교육과 비교하면서 알고리즘이 기존 지식을 기반으로하는 데 도움이됩니다.

프로그램이 실행 된 후 결과를 검토하여 정확성과 효과를 결정합니다. 백서에 따르면, 체력은 맬토토 사이트 순위를 99.07%의 시간의 99.07%를 정확하게 감지하고 2.58%의 오 탐지율을 감지합니다.

체력이 매우 성공적 일뿐 만 아니라 현재 맬토토 사이트 순위 감지의 일부 다운 사이드를 제거합니다. 여기에는 시그니처 매칭 비 효율성, 시간이 많이 걸리는 동적 코드 분석 및 코드 난독 화를 해결하는 데 어려움을 겪을 수있는 정적 분석이 포함될 수 있습니다.

체력은 많은 이점을 보여 주지만, 현재 형태의 프로그램에는 하나의 주요 단점이 있습니다. 맬토토 사이트 순위 파일이 클수록 체력이 덜 효과적입니다..

이것은“소프트토토 사이트 순위가 수십억 개의 픽셀을 JPEG 이미지로 변환 할 수없고 크기 조정할 수 없다”고 말합니다. 향후 작업은보다 정확성을 높이고 최종 사용자에게 전력 및 성능 영향을 최소화하기위한 개선을위한 더 큰 데이터 세트를 위해 계획되어 있습니다.

Capitol Tech의 학생들은 사이버 보안을 공부하는 학생들이 안전한 데이터 통신 및 암호화, 침투 테스트, 악성 코드 분석/역 엔지니어링 및 디지털 법의 법의학 및 조사 프로세스와 같은 과정을 통해 잠재적 인 위협에 대한 토토 사이트 순위적인 솔루션을 개발할 준비가되어 있습니다.

사이버 보안에 대해 배우고 싶습니까? Capitol Tech는 학사, 석사 및 박사 학위를 제공합니다토토 사이트 순위버 및. 캠퍼스와 온라인에서 많은 과정이 있습니다. Capitol Tech의 학위 프로그램에 대한 자세한 내용은 연락처admissions@captchu.edu.