مع التطور السريع للإنترنت في الصين، المحلي متناول أسود طويل حجم الانتاج 100 مليار المستوى: الأولى، العملة Lesuobite أريد أن صرخة لغرض مناقشة مقدمة من الانتشار العالمي للفيروس، بعد منصة الدفع الإلكتروني فرشاة سرقت مرارا وتكرارا، تجربة المستخدم وتساءل الأزمة. القرصنة، حزب الصوف والبحرية، Piandai - هجوم الأسود لإنتاج الكثير من شركات الإنترنت جلبت كارثة. هذه مزورة تتبع دائما نقاط الضعف في الشبكة، لفتح ثغرة من الغزو، نحن نواجه الهجمات الخبيثة غالب على أمره وعلى الرغم من الرحمة. في الواقع، نشعر بالقلق الشركات الكبرى على نحو متزايد بشأن قضايا السلامة، ولكن أيضا تشكيل فريق قوي للحراسة أمنية شبكة المعلومات.

يبرمها شنغهاي 2017 جلبت أيضا في أكثر من عشر سنوات من الخبرة في مجال أمن المعلومات وتشغيل وصيانة الأمن، وتطوير إجراءات السلامة والتشغيلية السيطرة على المخاطر السلامة، ومراجعة الحسابات الامتثال تشنغ، مدير أمن المعلومات لديها العديد من سنوات الخبرة العملية ينغيون للتحقق الموضوعات أمن المعلومات يبرمها، حدد عدة جوانب مختلفة من الموضوعات أمن المعلومات، وشرح بالتفصيل الهجوم أمن العمليات والدفاع.

آلة التعلم

تعلم الآلة هي منطقة ساخنة من البحوث في السنوات الأخيرة. ومع ذلك، كان السيناريو الأمنية الأعمال، وذلك بسبب عدم وجود حدود واضحة وتصنيف مجموعة التدريب، مما أدى إلى تطبيقات التعلم الآلي في المجال الأمني لطيف.

"سينا ويبو تحاول إدخال آلة التعلم لفي منع الأمن التجاري ونظام التحكم. وبعد سنوات من البحث والتنقيب، وقواعد السلامة وأنظمة التعلم الجهاز مجتمعة مع بعضها البعض المدونات الصغيرة، وذلك باستخدام آلة القدرة على التمييز بين الخصائص السلوكية المعقدة التعلم، جنبا إلى جنب مع قاعدة البيانات المقدمة من مبلغ مائة مليون مستخدم، فقد ثبت أن مجموعة من نظام مراقبة المخاطر استباقية الإدراك ".

"على الرغم من أن شركات الإنترنت الكبرى في السيطرة على كميات كبيرة من البيانات، ولكن فعاليته في مكافحة سيطرة الرياح ليس من السهل اللعب ضد السيطرة على المخاطر من حيث الميل سعة البيانات تجاه السود. وسوف أشارك كيفية استخدام تحليل خريطة الارتباط والتعلم الآلي ، يصف تحليل الارتباط كيفية زيادة الاستفادة من عوامل الخطر الخفية وكيفية التحكم مباشرة الرياح، كل حالة محددة، حصة GBDT، LR، DNN، gcForest وأنواع أخرى من خوارزميات تعلم الآلة لاستخدامها في السيطرة على الرياح، والتعلم الآلي الرياح تطوير مستقبل السيطرة، وتعزيز قيمة البيانات في السيطرة على المخاطر، وآفاق مستقبل التنمية للقيام به ".

"عدد متزايد من تطبيقات الإنترنت والخدمات، والوصي على الأعمال الأمنية، أنتجنا ضد السود وأكثر كثافة، حتى أن الوسائل التقليدية للحماية تقوم على سيادة زيادة الضعف. من 2015 انضم كتريب، أنا مسؤول عن WAF، تطبيق HIDS مثل تطوير المنتجات، وقيادة التعلم الآلي لمشاريع الأمن الأعمال التجارية القائمة على الطلب المحلي لبناء منصة محرك الذكاء الأمن، ويدعم منصة حاليا مخاطر القيمة المحسوبة، والكشف عن كلمة حساسة، مساعد ذكي، webshell مزيد من الاعتراف وظيفة بفضل بيانات كبيرة، التكنولوجيا لا يزال تعلم الآلة لتطوير، ونحن سوف تكون قادرة على الاستمرار في تطبيق هذه التقنيات لحماية أمن الشركات في هذا الموضوع لتبادل بعض العمق العملي التعلم في مجال الأعمال التجارية ضد أمن، بما في ذلك مكافحة الآلي عن CNN محرك حساب وكشف كلمة حساسة على أساس LSTM-RNN NLP وقيمة البناء للخطر ".

العمليات القتالية

"مع التوسع في الأعمال التجارية على الإنترنت، ورجال الأعمال من مخاطر أمنية متنوعة والاتجاه معقدة. من ناحية أخرى، ببساطة زيادة كثافة من قواعد التحكم اعتراض الرياح، مما يؤدي حتما إلى إصابة عرضية للمستخدم العادي، مما تسبب في شكاوى العملاء وسمعة تراجع في مواجهة هذه المشاكل، وكيفية القيام بأعمال تجارية؟ وسوف أطلعكم على كيفية مساعدة الأعمال iQIYI نظام التحكم في مخاطر سلامة من خلال بناء واسعة النطاق شذوذ كشف عن المحرك، في الوقت الحقيقي وحاليا الاحتيال. أولا، فإن المسألة تكون بسيطة إدخال بعض المخاطر الأمنية النقطة تواجه مؤسسات الأعمال iQIYI، وحركة النقل الجوي منتجات منطق نظام التحكم آمنة؛ وثانيا لتسليط الضوء على الطريق الأمثل متكررة على نطاق واسع محرك الشاذة، هو سمة مشتركة خاصة بالتزامن مع بناء التعلم العميق النظم الفرعية الهندسية والسلوك العام تحليل الفرعي، وأخيرا، بعض الحالات العملية، لتحليل كيفية النتائج الشذوذ الكشف ونظام السيطرة على المخاطر الكمال الجمع، وتراكمت الدماغ الأمنية الرائدة في العالم ".

"وفقا لطرف ثالث تظهر بيانات الشركة الرصد أن الروبوت 2016 اللاإنسانية محاكاة حركة المرور الخبيثة وIP الأسود وغيرها من الوسائل لسبب ما يصل الى 30، وتدني نوعية مشكلة المرور غير صالحة كانت موجودة دائما، والأكل تدريجيا النظام البيئي بأكمله، وفحص المرور غير صالح بات وشيكا. المرور غير صالحة الفرز يمكن تصنيفها في جانبين من جوانب أولا: نظام الحكم والتحليل الإحصائي، فهم شامل وسائل سوداء الإنتاج، وحماية استهدفت حين تتراكم البيانات العينة الثانية: تعلم الآلة، والاعتماد على كميات هائلة من البيانات والإعلانات الممارسات من تلقاء نفسها البيانات السلوكية الأعمال، جنبا إلى جنب مع آلة التعلم التقليدي DeepLearning، يمكن حماية فعالة للتغيير من أي وقت مضى للهجوم الأسود الانتاج ".

"من وجهة نظر مهندسي السلامة للقيام على أعمال المجموعة المشاركة في الدراسة الظلام الرمادية سلسلة، من وجهة نظر أفراد الأمن لإلقاء نظرة على أمن الأعمال. وسوف أركز على الأعمال AGL جميلة على سبيل المثال، من حقوق، والحسابات، والنقدية، الخ تحليل الجوانب المتعلقة الطريق الظلام السلسلة الصناعية الرمادية، وقراءة وراء القواعد الخفية، من أجل مواجهته ".

"لا ينظر البيانات النهاية الخلفية الأعمال موثوق تماما، فإن المحتال تجعلك مثل البيانات إلى إرباك لك، أريد أن يأخذك إلى إيجاد عملي الخاص الشخصية والاحتيال الفعلي، وإعادة مجموعة والعثور على كيفية السيطرة على المخاطر من؛ بالإضافة إلى ذلك، ذكاء الأعمال هو اتجاه جديد في هذا الصدد يمكن العثور عليها في وقت مبكر من مخاطر العمل، ومخاطر الخسارة تقدر الحلول في الوقت المناسب و، وأنا أيضا المخاطر الأمنية حصة نظم التوثيق التقليدية معك ".

خطر "بيت الخناجر الطائرة"، بالإضافة إلى إنتاج هجومية نرى أسود، وهناك العديد من اعتراض فريق الأمن منع الهجمات، تعال وانظر كيف مقعد الصف الأمامي يبرمها على فرق الأمن المحلية والأجنبية قصوى لتصميم وبناء وسهولة الصيانة، وارتفاع التزامن ونظام السيطرة على المخاطر ذكاء.

الطريق سهلة وآمنة وسهلة. محطة يبرمها شنغهاي حاليا خصم 10 تسجيل الدخول قبل 17 سبتمبر 2017، بزيادة 680 يوان، وشراء المزيد من التنازلات ~ اضغط تسجيل [اقرأ النص الأصلي] بحث القوى وفريق التطوير مع معظم صديقها بعد. لشراء تذاكر أو طرح أسئلة يمكن الاتصال بمدير حنا ورقم الهاتف / الجزئي الرسالة: 15110019061.