主页 / BlueHat Shanghai 2019 Security Conference / 微软威胁防护的机器学习进展
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作者Christian Seifert, Principal Researcher
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简介
- 安全研究超级英雄
- 智能安全图
- AI 多样性
- MDATP中的深度学习
- 监督学习
- 异常检测
- 工具和平台
- 社区
- 答疑
没有机器学习的安全解决方案在今天是不可想象的。需要在数毫秒内做出决定，利用嵌入在数兆字节数据中的信号，接触超过10亿用户。在本文中，我们将分享如何在Microsoft威胁保护中应用机器学习。我们将讨论数据、平台和能力，这些模型构成了我们的模型的基础，然后深入到选择的ML模型中。这篇演讲将超越描述传统的分类系统，而是深入探讨高级主题，如构建语言模型、异常模型和对抗性防御。
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