技术编程,AI人工智能|误报率太高？AI+流量安全分析，让网络运维更轻松( 二 )
· Softmax层
转化为概率分布 。
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这一技术简化了检测流程 ， 速度也优于沙箱技术 ， 可将误报率控制在10%以内 ， 最低降至1% 。
以下是最近一次恶意文件训练后在测试集上评估的结果：
· 各项指标在97-98%左右 ， 优于以往模型 。
· 表现较差的几种格式 ， 主要原因为正样本中样本数较少 。
· dex是一种特殊的安卓文件格式 ， 在负样本中没有收集到 ， 导致测试结果可能偏向正样本 。
· rar、zip压缩后对检测有一定影响 。
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以下是DGA和恶意URL检测在验证集上的结果 ， 可以看到误报率最低降至1%（1-准确率） 。
创新提出全栈分析概念
安博通网络流量安全分析系统集成了会话分析、WAF、IDS告警、威胁情报分析、未知威胁分析、全流量溯源、文件还原取证等功能 ， 并创新性地提出了全栈分析概念 。
除了基于深度学习从技术层面量化降低误报率外 ， 还可以从实际操作层出发 ， 根据实践经验 ， 应用这些措施降低误报率：
1、 应用自研威胁情报 ， 可实时更新离线库 ， 保障准确率 。
2、 应用未知威胁分析 ， 通过加白名单操作排除误报 。
【技术编程,AI人工智能|误报率太高？AI+流量安全分析，让网络运维更轻松】3、 应用异常流量检测、网络攻击检测 ， 通过配置审计的精确IP ， 降低误报率 。
4、 应用内置的WAF功能 ， 也可以通过减少配置审计的IP降低误报率 。
在技术发展日新月异的今天 ， 将先进技术应用于网络安全领域 ， 不断提升产品功能精度 ， 是安博通自主创新的不懈追求 。未来 ， 公司将继续以人工智能技术赋能网络安全产业 ， 切实保障在等保合规、红蓝对抗、日常运维中的安全需求 ， 为各行业用户创造安全业务价值新体验 。
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