Ho due anni di esperienza come tester di penna, voglio fare maestri nell'apprendimento automatico, nella sicurezza e nella ricerca per trovare modi per affrontare gli attuali problemi di sicurezza attraverso l'apprendimento automatico. Inoltre, suggerisci cosa posso fare a parte i maestri per completare la mia ricerca.
Ecco alcune risposte incomplete, ma questo è tutto ciò che posso dire ora.
Oggi Machine Learning sembra più un framework di programmazione, quindi è più adatto per lo sviluppo di nuove applicazioni, quindi per questo è necessario un po 'di programmazione (scripting).
Machine Learning è in grado di risolvere i problemi esistenti meglio delle soluzioni precedenti, ad esempio, Spam Filtering, Image Recognition, Speech to Text, Natural Language Processing ecc.
Tuttavia, usare l'apprendimento automatico nelle applicazioni di solito significa fare prodotti completamente nuovi (progettare da zero) o estendere i prodotti esistenti.
Machine Learning funziona sui dati, quindi ci sono alcuni dati necessari per eseguire il test e tanto più è meglio. Può essere voce, suono, immagini, video, registri, testi, documenti strutturati, tabelle ecc.
Ora, dato che ci sono molti framework e servizi Machine Learning, non ci sono ancora molte applicazioni, quindi la funzionalità è già integrata nel prodotto come IDS, o deve essere applicata a livello di codice.
Poiché programmare lo stesso Machine Learning non è il punto principale, ma piuttosto il suo utilizzo, il buon punto di partenza per vedere come funziona e come può essere utilizzato è dare un'occhiata a Google Cloud Machine Learning.
Tuttavia anche gli algoritmi semplici possono essere utilizzati efficacemente come "log processor" ma anche il database (memoria) è necessario.
Una delle applicazioni di Machine Learning interessanti è osservare l'utente sul PC - invece di usare più telecamere per osservare la persona, quindi in questo caso Machine Learning può essere usato per analizzare il traffico sulla rete, la cronologia di navigazione web, ciò che è digitato e anche ciò che la persona può vedere sullo schermo.
Ad esempio, utilizzando Machine Learning con l'archivio su nastro e la normale archiviazione è possibile analizzare il log e prevedere quali dati saranno necessari e quando è possibile recuperarli in anticipo dall'archivio su nastro (questo è l'esempio di applicazione reale e testato ).
L'apprendimento automatico potrebbe anche essere l'orchestrazione di tutti i tipi di lavoro in base alle previsioni del carico richiesto, ad esempio alcuni flussi di lavoro molto complessi, molti di essi e risorse limitate, ad esempio il modo in cui Google ha ottimizzato la gestione energetica in data center.
Per prima cosa l'idea è ottenere prima alcuni dati. I dati del registro sono il punto di partenza ideale. La Prediction API sembra interessante. Tuttavia ci sono molti altri prodotti che offrono funzionalità simili nell'apprendimento automatico, in genere facilitano i flussi di dati in tempo reale come i registri, è consigliabile googarli un po 'per loro.
I linguaggi più popolari per il lavoro sono Java e Python, ma molti altri sono usati anche come C, C ++, C #, Go, Ruby, PHP, Perl ecc.
Quindi il punto principale è inventare l'applicazione e farlo è avere prima alcuni dati.
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