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人工智能和机器学习带来的云安全问题(2)

2019年02月11日 08:56来源:未知手机版

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此外,AWS和其他公共云提供商似乎也不太愿意深入研究应用程序级的安全性。由AWS公司首创的共享责任模型提出一个规则,规定了供应商的职责在哪里结束,客户的职责从哪里开始。用户可以访问大量的日志数据,这些数据可以用于内部跟踪工作负载,或者他们可以求助于第三方供应商来为他们处理这些数据。

一些第三方安全供应商担心这可能会过度夸大机器学习在云安全中的作用。他们说,最好由二进制决策来决定,在恶意软件检测或敏感信息扫描中已经有了成功的实施。

安全厂商云计算研究副总裁Mark Nunnikhoven表示,TrendMicro多年来在内部部署数据中心使用机器学习技术,但只限于有意义的应用。例如,运行一个更简单的统计分析比训练和安装人工智能模型要花费更少的成本和时间。

Nunnikhoven说,“这可能是非常昂贵的计算。当需要确定某个操作是好是坏时,可能会有更好的方法。”

Rackspace公司网络安全和运营高级主管Daniel Clayton说,“网络攻击者为了避免被发现,经常会找到应对这些算法的创新方法。这就是为什么在行为分析中使用人工智能还有一段路要走,以及安全分析人员在威胁识别和响应中仍将发挥重要作用的原因。”

Clayton说,“这是企业解决安全问题的一种努力,但也面临一些主要的问题,因为根本不存在万能的解决方案。”


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