Правило ловит 99% атак и ошибается в 1% случаев. На одну находку аналитик разберёт тысячу ложных
Характеристика, которую пишут в описании правила детектирования и произносят на защите архитектуры: обнаруживает 99% атак при доле ошибок в 1%. Звуч…
Latest News
⚑ Report a ProblemTech news from the best sources
All topics
- Искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети
- Новости сети
- автомобили, мотоциклы, транспортные средства
- вирусы, трояны, уязвимости в ПО, вопросы безопасности
- игры
- космос
- мобильные телефоны, смартфоны, сотовая связь, коммуникаторы, КПК
- модули ОЗУ, карты памяти, флеш-накопители, кардридеры
- на острие науки
- процессоры
LLM
ai
ai-агенты
devops
llm
open source
python
ruvds_статьи
Статьи
автоматизация
ии
ии-агенты
информационная безопасность
искусственный интеллект
машинное обучение
нейросети
программирование
разработка
тестирование
управление проектами
Под капотом у MOLOT’а: обзор ML-модели для обнаружения вредоносного кода
Всем привет! На связи Максим Митрофанов, руководитель ML-команды Application Security в Positive Technologies. Недавно мы выпустили нейросеть MOLOT…
«Легитимное зло» в инфраструктуре: практический опыт детектирования LOLBAS
Привет, Хабр! Меня зовут Максим Кишмерешкин, я ведущий аналитик центра мониторинга и реагирования «Инфосистемы Джет». Сегодня мы поговорим про довол…