Машинное обучение в кибербезопасности

Достижения в области машинного обучения за последние годы позволили создать огромное количество приложений, таких как прикладной анализ данных, голосовые ассистенты или беспилотные автомобили. Успех машинного обучение обеспечен тем, что одни и те же метод, в разной обертке работают хорошо в абсолютно разных задачах. Это позволяет заменять классические методы, выигрывая по качеству и скорости работы.

Этот тренд верен и для информационной безопасности. Многие крупные компании уже инвестируют в эту область миллиарды долларов. Для примера Google использует машинное обучение для анализа угроз для мобильных приложений, работающих под Android, а также для выявления и удаления вредоносных программ с зараженных телефонов. В то время как гигант облачной инфраструктуры Amazon приобрел стартап harvest.AI и запустил программу Macie — сервис, использующий машинное обучение для обнаружения, сортировки и классификации вредоносных данных, хранящихся в облачном хранилище.

В этой статье я постараюсь собрать в кучу самые интересные, на мой взгляд, технологии и инженерные решения, которые находятся на стыке информационной безопасности и машинного обучения.

Читать без VPN