新手132595 发表于 2025-3-16 20:55
  
管他这个那个,全部XDR 托管云 一把梭。
燚焱炎火 发表于 2025-3-16 21:27
  
道路千万条,学习第一条!每天迅速GET新知识!
虾米没有虾 发表于 2025-3-16 21:38
  
结合专家经验和知识
除了依赖AI模型的自动识别能力外,深信服还可能结合安全专家的经验和知识来进一步优化其安全系统。安全专家可以对AI模型的识别结果进行人工审核和验证,确保识别的准确性和可靠性。同时,专家的经验和知识也可以用于指导AI模型的训练和优化过程,进一步提高其性能。
请叫我陶工 发表于 2025-3-16 22:32
  
真实攻击数据通常包含多样化的攻击场景和变种。通过训练,AI模型能够对这些多样化的攻击场景进行学习和理解,从而增强其在不同环境下的泛化能力。这意味着即使面对新的或未知的攻击变种,AI也能够基于其学习到的知识和经验进行准确识别,进一步降低误报率。
taoyb 发表于 2025-3-16 22:40
  
除了依赖AI模型的自动识别能力外,深信服还可能结合安全专家的经验和知识来进一步优化其安全系统。安全专家可以对AI模型的识别结果进行人工审核和验证,确保识别的准确性和可靠性。同时,专家的经验和知识也可以用于指导AI模型的训练和优化过程,进一步提高其性能。
飞飞侠 发表于 2025-3-16 22:53
  
是的,AI 在安全领域的误报问题确实存在。例如,某些企业级杀毒软件可能会误将内部开发的工具或加密文档识别为恶意文件,导致员工无法正常使用。这类误报通常源于以下原因:
数据偏差:训练数据中正常行为样本不足,导致模型对 “异常” 的阈值设定过于敏感。
特征混淆:某些正常操作(如高频次文件传输)可能触发基于规则的异常检测机制。
算法局限性:传统 AI 模型难以完全理解复杂业务场景的逻辑,容易将合法行为误判为攻击。
日出 发表于 2025-3-16 22:57
  
持续学习与适应:现代AI安全系统通常采用机器学习技术,允许它们根据新出现的数据不断更新自己的知识库。这意味着随着时间推移,系统的性能会逐步优化,更加精准地应对新兴威胁。
小西北 发表于 2025-3-16 23:02
  
业务与安全的深度协同‌
‌零信任架构简化管理‌:
基于“持续验证”原则,通过统一身份认证和最小权限分配,降低内部数据泄露风险,同时兼容远程办公等灵活业务场景‌。
‌数据跨境合规体系‌:
利用自动化工具构建全球化合规运营框架(如华为云与德勤联合方案),平衡数据主权与业务拓展需求,规避出海法律风险‌。
玉出昆山 发表于 2025-3-17 06:48
  
真实攻击数据训练与误报率的关系

数据质量的二元性:60万条真实攻击数据确实能提升攻击模式识别能力(准确率提升约32%,MITRE 2022研究),但需配套同量级的正常行为数据建模,否则可能产生7-12%的误报增量(BlackHat 2023测试数据)

特征工程的必要性:建议采用TLSH模糊哈希算法处理攻击特征,配合HDBSCAN密度聚类,可降低15%的误判率

动态学习机制:采用在线学习(Online Learning)架构,通过FTRL优化器实现模型实时更新,在Azure实际部署中使误报率每月优化2.3%

系统性能优化策略

诊断优先原则:建议先用eBPF进行内核级性能分析,定位到具体模块(如AI推理引擎耗时占比超过40%时需重构)

计算加速方案:将特征提取模块移植到FPGA,实测可提升3.8倍吞吐量(Xilinx Alveo实测数据)

架构优化:采用微服务化AI组件,通过KNative实现自动扩缩容,在AWS落地案例中成功将延迟从870ms降至210ms

攻击预测功能的价值评估

分层防御体系建议:

前置层:基于LSTM-GAN的流量预测(提前150ms识别DDoS,准确率91.7%)

核心层:采用MITRE Shield框架构建动态防御面,欺骗效率提升60%

响应层:结合Ansible的自动修复系统,MTTR缩短至4.3分钟(对比传统人工8小时)

技术经济性分析:伪装陷阱(Honeypot)的ROI达1:4.3(Ponemon数据),但需配合区块链技术保证日志不可篡改
玉出昆山 发表于 2025-3-17 06:54
  
真实攻击数据训练与误报率的关系

数据质量的二元性:60万条真实攻击数据确实能提升攻击模式识别能力(准确率提升约32%,MITRE 2022研究),但需配套同量级的正常行为数据建模,否则可能产生7-12%的误报增量(BlackHat 2023测试数据)

特征工程的必要性:建议采用TLSH模糊哈希算法处理攻击特征,配合HDBSCAN密度聚类,可降低15%的误判率

动态学习机制:采用在线学习(Online Learning)架构,通过FTRL优化器实现模型实时更新,在Azure实际部署中使误报率每月优化2.3%

系统性能优化策略

诊断优先原则:建议先用eBPF进行内核级性能分析,定位到具体模块(如AI推理引擎耗时占比超过40%时需重构)

计算加速方案:将特征提取模块移植到FPGA,实测可提升3.8倍吞吐量(Xilinx Alveo实测数据)

架构优化:采用微服务化AI组件,通过KNative实现自动扩缩容,在AWS落地案例中成功将延迟从870ms降至210ms

攻击预测功能的价值评估

分层防御体系建议:

前置层:基于LSTM-GAN的流量预测(提前150ms识别DDoS,准确率91.7%)

核心层:采用MITRE Shield框架构建动态防御面,欺骗效率提升60%

响应层:结合Ansible的自动修复系统,MTTR缩短至4.3分钟(对比传统人工8小时)

技术经济性分析:伪装陷阱(Honeypot)的ROI达1:4.3(Ponemon数据),但需配合区块链技术保证日志不可篡改

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