Les progrès de l'apprentissage automatique au cours des dernières années ont créé un grand nombre d'applications telles que l'analyse de données appliquée, les assistants vocaux ou les voitures autonomes. Le succès de l'apprentissage automatique est assuré par le fait que les mêmes méthodes, dans des emballages différents, fonctionnent bien dans des tâches complètement différentes. Cela vous permet de remplacer les méthodes classiques, de gagner en qualité et en rapidité de travail.
. . Google , Android, . Amazon harvest.AI Macie — , , , .
, , , .
, :
. .
DDoS-. , , .
, . , —
Darktrace. " ", . Ebay, Samsung Micron.
, Darktrace "" , . DarkTrace-antigena — , .
, , , Darktrace , , “ " .” , WannaCry 2017.
, . ImmuniWeb, Intruder .
, . . , .
IBM , , , - , . , 100 .
Ubisoft , . CLEVER - , , Ubisoft , . 79% , . , .
70% Ubisoft – .
, , , . , , . .
, 2016 (CSAIL MIT) AI2 — , " ". , , .
, , , . , , SVD RNN, .
. . , CSAIL, , 85 .
Ceci n'est qu'une petite liste des améliorations que l'apprentissage automatique peut offrir pour la cybersécurité. Il peut aider dans diverses applications, à savoir la détection d'attaques, la recherche de vulnérabilités dans le code et l'analyse de grandes quantités de données. Je suis sûr que le potentiel de l'apprentissage automatique dans le domaine de la sécurité informatique n'a pas encore été pleinement exploré et que de nouvelles applications plus intéressantes attendent.