dhf 发表于 2025-3-16 11:26
  
深信服利用60万条真实攻击数据来训练AI,这种基于“实战经验”的做法在很大程度上能够减少误报。以下是对此观点的分析:
一、提高识别准确率
通过大量真实攻击数据的训练,AI模型能够学习到各种攻击模式、特征和行为。这种深度学习和模式识别能力使得AI在面对类似攻击时能够更准确地识别出真正的风险事件。因此,相较于未经大量真实数据训练的AI模型,深信服的AI在识别准确率上会有显著提升,从而减少误报情况。
二、增强泛化能力
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。
三、优化算法和模型
在训练过程中,深信服可能会不断优化算法和模型结构,以提高其处理复杂数据和识别攻击的能力。这种优化过程通常包括调整模型参数、改进特征提取方法、增强模型鲁棒性等。通过不断优化,AI模型的性能会得到进一步提升,从而更有效地减少误报。
四、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。
五、实际应用效果
从实际应用效果来看,深信服的安全托管方案已经取得了显著成效。例如,其云端安全GPT大模型与云端安全专家协同工作,能够精准生成真实攻击事件,并实现高效的事件分析研判和攻击遏制。这种高效、准确的安全防护能力在很大程度上得益于AI模型的“实战经验”和不断优化。
综上所述,深信服利用60万条真实攻击数据来训练AI的做法能够显著提高识别准确率、增强泛化能力、优化算法和模型结构,并结合专家经验和知识来进一步优化其安全系统。这些措施共同作用下,能够大幅度减少误报情况,提高安全防护的效率和可靠性。
dhf 发表于 2025-3-16 11:30
  
道路千万条,学习第一条!每天迅速GET新知识!
zjwshenxian 发表于 2025-3-16 12:55
  
快说, 多少钱,让我死心!
alittlemoth 发表于 2025-3-16 14:07
  

ac af来一套,基本上解决了大多问题
alittlemoth 发表于 2025-3-16 14:10
  

快说, 多少钱,让我死心!
linuxer 发表于 2025-3-16 16:32
  
道路千万条,学习第一条!每天迅速GET新知识!
不离不弃 发表于 2025-3-16 16:46
  
好好学习,天天向上。
linuxer 发表于 2025-3-16 16:49
  
快说, 多少钱,让我死心!
不离不弃 发表于 2025-3-16 16:51
  
好好学习,天天向上。
王老师 发表于 2025-3-16 17:30
  
1、AI+专家双擎驱动
安全GPT秒级解析攻击代码、关联攻击链,告警消减率99.75%
云端专家基于实战经验二次研判,漏判误判归零
2、效果颠覆传统
传统检测需“多人多天”,深信服仅需“分钟级”生成事件
融合DeepSeek-R1大模型能力,实时检测高隐蔽攻击
3、安全策略实时进化
新威胁5-10分钟同步全球用户,智安飞轮“越用越强”
4、中小企业零负担
无需部署、训练成本,云端开箱即用

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