Học máy – Điều gì có thể mang lại cho An ninh mạng?

Học máy - Điều gì có thể mang lại cho An ninh mạng?

Năm 1959, Arthur Samuel đưa ra thuật ngữ máy học và định nghĩa nó là một lĩnh vực nghiên cứu cung cấp cho máy tính khả năng học mà không cần bổ sung mã hóa rõ ràng. Máy học cho phép máy tính suy nghĩ và học hỏi từ môi trường xung quanh bằng cách sử dụng các mô hình dữ liệu khác nhau cũng như các thuật toán thử và sai. Thuật ngữ ‘học máy’ rất dễ hiểu vì nó cung cấp cho máy tính khả năng suy nghĩ và đưa ra quyết định bằng cách sử dụng các thuật toán đào tạo và kiểm tra dữ liệu khác nhau, do đó cung cấp cho ‘máy móc’ khả năng ‘học hỏi’ và kiểm soát các kết luận lái xe dựa trên dữ liệu được đào tạo. Việc bổ sung học máy có thể tạo ra những điều kỳ diệu trong an ninh mạng.

Học máy: Định nghĩa và các loại

Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, là một công nghệ tinh vi thực hiện các nhiệm vụ mà không cần sự trợ giúp của con người. Các thuật toán được thiết kế để học hỏi từ kinh nghiệm và thực hiện tốt hơn tại các nhiệm vụ phức tạp. Hệ thống khuyến nghị của Netflix là một ví dụ điển hình ở đây.

Các loại máy học

Các nhà lập trình hoặc nhà khoa học dữ liệu chọn loại máy học dựa trên dữ liệu mà họ đang xử lý. Bốn loại bao gồm giám sát, không giám sát, bán giám sát và củng cố.

1. Học tập có giám sát

Các thuật toán trong học máy có giám sát được đào tạo dựa trên các tập dữ liệu được gắn nhãn, từ đó phân loại dữ liệu và đưa ra kết quả tương ứng. Học tập có giám sát là hướng vào nhiệm vụ.

Thí dụ: Lọc email spam.

Các thuật toán được sử dụng: Thuật toán Naive Bayes, máy vectơ hỗ trợ (SVM), v.v. là một số ví dụ.

2. Học tập không giám sát

Tập dữ liệu không được gắn nhãn trong tập này và thuật toán phân tích tập dữ liệu và tìm kiếm sự hiện diện của bất kỳ mẫu nào trong chúng. Học không giám sát là theo hướng dữ liệu.

Thí dụ: Nhận dạng hình ảnh.

Các thuật toán được sử dụng: K-có nghĩa là phân cụm, phân cụm theo xác suất, v.v.

3. Học bán được giám sát

Nó là sự cân bằng giữa các thuật toán học máy được giám sát và không được giám sát và sử dụng hỗn hợp cả tập dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn. Mô hình học tập bán giám sát khám phá sự hiểu biết của nó về chính dữ liệu.

Thí dụ: Thao tác âm thanh và video.

Các thuật toán được sử dụng: Thuật toán Bayes Naive tự đào tạo (Chế biến ngôn ngữ tự nhiên).

4. Tăng cường học tập

Tự tìm hiểu môi trường và không sử dụng các bộ dữ liệu được lấy mẫu. Thuật toán học máy củng cố hoạt động trên phương pháp thử và sai. Kết quả xấu bị từ chối và hệ thống sử dụng kết quả được tạo chính xác để đào tạo.

Thí dụ: Tạo chính sách.

Các thuật toán được sử dụng: Q-học tập.

Một từ trên Sophia, robot

Được kích hoạt vào năm 2014, Sophia là robot hình người đầu tiên. Cô ấy thông minh và không chỉ có thể thể hiện nét mặt mà còn có thể sử dụng sự hài hước theo lời của mình. Sophia lần đầu tiên được ra mắt công chúng ở Texas. Cô cũng được Saudi Arabia cấp quyền công dân. Trong một tương lai không xa, robot sẽ có thể thực hiện các hoạt động thông thường hàng ngày giống như cách con người làm trong cuộc sống thực.

Học máy và bảo mật không gian mạng: Tăng cường bảo mật

Ngôn ngữ máy là cấp thiết để hiện thực hóa giấc mơ về một thế giới kỹ thuật số, trao quyền kiểm soát ra quyết định cho máy móc và giúp con người dễ dàng làm việc với những công việc chậm trễ. Ngoài việc chỉ là một người trợ giúp trong công việc hàng ngày, học máy còn có thể mang lại lợi ích trong bộ phận an ninh mạng, đây là nhu cầu phổ biến nhất hiện nay của các viện nghiên cứu về dữ liệu bí mật. Các công ty bắt buộc phải có một hệ thống an toàn để bảo vệ hồ sơ bí mật của họ và ngăn chặn bất kỳ nỗ lực tấn công nào. Ví dụ, vi phạm dữ liệu về hồ sơ công ty có thể gây tổn hại đáng kể đến danh tiếng của họ, dẫn đến tổn thất tài chính và thậm chí là bị phạt. Sự ra đời của máy học trong an ninh mạng có thể giúp giải quyết vấn đề bảo mật hiện nay trong các tổ chức.

Tương lai của an ninh mạng nằm trong các công nghệ tiên tiến như học máy. Với học máy, chúng tôi có thể thêm các hệ thống bảo mật được đào tạo để nhận ra các mẫu và cải thiện hệ thống bảo mật dựa trên các kết quả đã tạo. Trí tuệ nhân tạo có thể che đậy những lỗ hổng và sự mơ hồ tiềm ẩn trong an ninh mạng, với những tiến bộ như nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng giọng nói, nhận dạng mắt và nhận dạng vân tay, v.v. Hơn nữa, các công nghệ như hệ thống xác minh danh tính và biết khách hàng của bạn tuân thủ kyc cũng có thể cung cấp kiểm soát bảo mật khi kiểm tra đăng nhập để ngăn người dùng trái phép truy cập và làm hỏng hệ thống.

Vai trò của xác minh danh tính trong an ninh mạng

Việc bổ sung xác minh danh tính có thể cung cấp sự an toàn cho thông tin bí mật cần thiết vào thời điểm hiện tại. Một hệ thống xác minh danh tính xác thực người dùng trước khi cho họ quyền truy cập vào hệ thống của họ. Các giải pháp xác minh danh tính xác thực danh tính của khách hàng trong quá trình trên tàu. Các tài liệu xác minh được trình bày bởi người tiêu dùng được xác minh về tính nguyên bản của họ. Danh tính của người dùng được xác minh bằng các dịch vụ xác minh sinh trắc học như Nhận dạng khuôn mặt có thể sử dụng Lập bản đồ 3D và phân tích kết cấu da cùng với việc phát hiện tình trạng sống của người dùng.

Sự kết luận

Chủ tịch của Google, Eric Schmidt, nói rằng báo chí và truyền thông đã đưa tin rất nhiều về sự đổi mới của ô tô và robot tự lái, trong khi tương lai thực sự của công ty nằm ở học máy. Máy học mang lại cho máy tính khả năng trở nên thông minh hơn và cá nhân hơn.

Để cuộn lên toàn bộ cuộc trò chuyện, việc học máy là quan trọng, không chỉ để số hóa thế giới mà còn để tăng cường độ chính xác an toàn mạng hiện tại và cải thiện các giao thức an toàn của các tổ chức.

Việc học máy bài – những gì nó có thể mang lại cho an ninh mạng? xuất hiện đầu tiên trên sitepronews.

Đánh giá hay post

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.