{"id":14293,"url":"\/distributions\/14293\/click?bit=1&hash=05c87a3ce0b7c4063dd46190317b7d4a16bc23b8ced3bfac605d44f253650a0f","hash":"05c87a3ce0b7c4063dd46190317b7d4a16bc23b8ced3bfac605d44f253650a0f","title":"\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432 \u043d\u0438 \u043a\u043e\u043f\u0435\u0439\u043a\u0438","buttonText":"","imageUuid":""}
Машинное обучение
NEMTYREV AI

AI-SECURITY: Революция в области кибербезопасности нейросетевой и нейросигнатурный анализ

AI-SECURITY: Революция в области кибербезопасности

Добрый день, уважаемые коллеги и партнеры! Сегодня мы рады представить вам нашу новейшую разработку в области кибербезопасности - систему AI-SECURITY. Это инновационное решение, основанное на применении искусственного интеллекта, открывает новые горизонты в обнаружении и предотвращении угроз в сфере информационной безопасности.

Инновационный подход

Система AI-SECURITY использует две модели машинного обучения для обнаружения вредоносного ПО. Для создания этих моделей нам потребуются следующие данные от заказчика:

  • Данные о поведении ПО: Это могут быть логи, данные о сетевом трафике, информация о системных вызовах и другие данные, которые могут помочь в обнаружении вредоносного поведения.
  • Метки классов: Нам потребуются метки классов для обучения моделей. Это должны быть данные, которые указывают, является ли конкретное ПО вредоносным или безвредным.
  • Тестовые данные: Для проверки эффективности наших моделей нам потребуются тестовые данные, которые не были использованы в процессе обучения.

Преимущества AI-SECURITY

  • Высокая точность обнаружения: Благодаря использованию двух моделей машинного обучения, система способна обнаруживать вредоносное ПО с высокой точностью, снижая вероятность ложных срабатываний.
  • Автоматизация: Система полностью автоматизирована и способна работать 24/7, обеспечивая непрерывную защиту от угроз.
  • Адаптивность: Модели машинного обучения способны обучаться и адаптироваться к новым угрозам, что делает систему эффективной даже против самых новых и сложных видов вредоносного ПО.

Внедрение AI-SECURITY

Мы приглашаем всех заинтересованных партнеров к сотрудничеству и внедрению системы AI-SECURITY. Это инвестиция в безопасность вашего бизнеса и защиту ваших данных. Наша команда готова предоставить всю необходимую поддержку на всех этапах внедрения системы.

Спасибо за внимание! Мы с нетерпением ждем возможности работать с вами и обеспечивать безопасность ваших информационных систем с помощью AI-SECURITY.

import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # Загрузка данных о поведении ПО data = np.load('software_behavior_data.npy') labels = np.load('malware_labels.npy') # Разделение данных на обучающую и тестовую выборки X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42) # Создание модели нейросетевого анализа neural_network_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) neural_network_model.fit(X_train, y_train) # Создание модели нейросигнатурного анализа neuro_signature_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) neuro_signature_model.fit(X_train, y_train) # Обнаружение вредоносного ПО def detect_malware(software_data): nn_prediction = neural_network_model.predict([software_data]) ns_prediction = neuro_signature_model.predict([software_data]) # Если обе модели согласны, что ПО является вредоносным, возвращаем True if nn_prediction == 1 and ns_prediction == 1: return True else: return False

Это решение представляет собой систему обнаружения вредоносного ПО, основанную на машинном обучении. Оно использует два типа анализа - нейросетевой и нейросигнатурный - для определения, является ли программа вредоносной.

Описание каждого шага:

Загрузка данных: Данные о поведении программного обеспечения загружаются из файла ‘software_behavior_data.npy’, а соответствующие метки - из файла ‘malware_labels.npy’. Эти данные используются для обучения моделей.

Разделение данных: Данные разделяются на обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется для обучения моделей, а тестовая выборка - для оценки их производительности.

Создание моделей: Создаются две модели - одна для нейросетевого анализа, а другая для нейросигнатурного анализа. Обе модели обучаются на основе обучающей выборки.

Обнаружение вредоносного ПО: Функция detect_malware принимает данные о программном обеспечении и использует обе модели для предсказания, является ли данное ПО вредоносным. Если обе модели согласны, что ПО является вредоносным, функция возвращает True, в противном случае - False.

Это решение демонстрирует, как можно использовать машинное обучение для обнаружения вредоносного ПО.

#NemtyrevAI #AI #AI-SECURITY #SOC #центркибербезопасности

71 показ
28 открытий
0
Комментарии
Написать комментарий...
-3 комментариев
Раскрывать всегда