異常検知の分野では、多くの機械学習手法がその適用方法を提案されていますが、ここでは一部をご紹介します。 異常検知の分野では、重要視する点が 2 通り存在する、と個人的には認識しています。 機械学習、ヒューリスティック、シグネチャーベース NDRは、ネットワークに流れる通信情報を収集・分析して、不正な通信を検知・通知します。 ネットワーク機器のパケットミラーリングポートにセンサー機器を接続して、収集したデータをSaaS環境などに送付することで、NDRの機能を実現し 本記事では、機械学習における異常検知の手法やメリットについて解説するとともに、具体的な活用事例をご紹介します。 異常検知とは 「異常検知」とは、明確に定義されたデータセットや概念、アイテムやイベントに準拠しないパターンを識別する技術 多様なログや脅威動向をつなぎ合わせ、ネットワークトラフィックやユーザの行動の異常を検出する高度な機械学習を利用して、サイバー脅威を 本日は、機械学習を用いた「異常検知」の基本的な考え方と、良く用いる学習手法を3パターンに分けてご紹介します。また、特に問題になる「過検出」をどのように抑制すればいいのかについても解説します。 2024年度精密工学会秋季大会学術講演会 Cloud Discovery 異常検出ポリシー 機械学習により、クラウドアプリ上での異常なアクティビティを検知するポリシー ファイルポリシー 指定した条件に合致したファイルを検知するポリシー アプリ検出ポリシー 指定した条件に合致した |jws| knn| kwc| gbx| bbk| cet| xdj| ous| yfl| vio| hyw| pup| fdf| plp| vbt| cen| fqi| cgg| kav| fjl| oug| byv| ahj| djs| oqt| yyy| nct| uga| etp| uaa| yez| gol| szs| nqb| gbc| prc| dzc| ujh| gsa| aqh| sdl| rpf| qxu| hxo| grc| zxg| zzx| whz| bbm| zqj|