ИИ для информационной безопасности -

ИИ для информационной безопасности - 00:06 Определение вредоносного программного обеспечения • Обсуждение определения вредоносного программного обеспечения, его обнаружения, распространения и классификации. • Упоминается важность анализа вредоносного ПО для кибербезопасности. 06:19 Распространение вредоносного ПО • Обсуждение различных путей распространения вредоносного ПО, включая файлы, плагины и картинки. • Упоминается, что iPhone менее уязвим к вредоносным программам из-за своей закрытой системы. 09:32 Классификация вредоносного ПО • Обсуждение классификации вредоносного ПО по степени опасности и семейству. • Упоминается семейство вредоносного ПО Conficker, которое использовало стандартный перебор для подбора пароля и записи администратора. 12:20 Скрытое ПО и его использование • Установка скрытого ПО для использования в деятельности бот-сетей. • Оперативное закрытие уязвимостей, но не панацея. • Примеры вирусов, использующих уязвимости Windows. 15:47 Классификация вредоносного ПО • Сравнение сигнатур для определения вероятности доверия к файлу. • Метод сигнатур для обнаружения вредоносного ПО. • Динамические методики маскировки вирусов. • Необходимость использования полиморфного ПО для динамического изменения сигнатур. 19:26 Адаптивные системы защиты • Адаптация системы защиты к изменениям вредоносного ПО. • Использование машинного обучения для классификации вредоносного ПО. • Снижение объема ручной работы и уровня экспертных знаний. 20:21 Современные процессы выполнения кода • Компилируемые и интерпретируемые коды. • Три фазы типовой атаки на ПО: разведка, проникновение, закрепление позиций. • Адаптивные системы защиты для обнаружения и подавления вредоносного ПО. 25:56 Выбор признаков для машинного обучения • Обсуждение важности выбора признаков для машинного обучения, чтобы избежать ненужного шума и повысить точность и эффективность модели. • Упоминается использование человеческого опыта для выбора признаков, а также статический и динамический анализ для определения значимых признаков. 27:51 Методы выбора признаков • Одномерный анализ для оценки каждого признака по отдельности. • Рекурсивный анализ для исключения признаков и оценки их влияния на модель. • Сингулярное разложение и метод главных компонентов для преобразования данных с высокой размерностью в пространство с низкой размерностью. 30:18 Классификация признаков • Классификация признаков зависит от конкретной модели и важности признака. • Использование метода, когда важность признака пропорциональна весу модели, соответствующему этому признаку. 32:56 Использование машинного обучения для обнаружения уязвимостей • Обсуждение использования машинного обучения для классификации признаков уязвимостей и выбора наиболее эффективных методов. • Упоминание о необходимости установки Linux, Pandas, NumPy, MPIP для работы с данными и машинного обучения.