Neno kuu katika mandhari ya kisasa iliyounganishwa kati ya digitali ni "kujifunza kwa mashine". Wazo kimsingi hurejelea kompyuta kujifunza kutoka kwa data badala ya kupokea programu wazi. Kupitia algoriti kama hizo za kujifunza kwa mashine, kompyuta hulishwa seti kubwa za data na kuzichanganua ili kutambua ruwaza au uhusiano mwenza kupitia uchanganuzi wa data uliopanuliwa.
Kujifunza kwa mashine kunakuwa kipengele cha kawaida katika tasnia nyingi zaidi na usalama wa mtandao haujabaki nyuma. Utafiti wa ABI ulikadiria kuwa kujifunza kwa mashine katika usalama wa mtandao kutaongeza matumizi makubwa ya data, akili na uchanganuzi hadi $96 bilioni ifikapo 2021. Ni wazi kabisa kwa nini kuna ukuaji uliopanuliwa - kujifunza kwa mashine huruhusu biashara kutoa jibu bora na kuimarisha ulinzi wao wenyewe linapokuja ulimwengu mkubwa, mbaya wa vitisho vya mtandao. Kampuni za usalama zinarekebisha suluhu wanazotoa kulingana na mtindo huu. Wanahama kutoka mifumo inayozingatia saini hadi suluhu zenye safu ambapo mifumo ya kujifunza ya mashine hutafsiri data ili kugundua programu hasidi vyema.
Kazi za mashine za kujifunza zimeainishwa katika aina tatu: 1) Mafunzo Yanayosimamiwa ambapo data iliyo na lebo hutumika kufunza muundo ambao unaweza kutumika baadaye kwa data isiyoonekana ili kuuweka lebo, 2) Mafunzo Yasiyosimamiwa ambapo data isiyo na lebo hutumika kwa mafunzo ya kugundua ruwaza au muundo katika data ya ingizo na 3) Mafunzo ya Kuimarisha ambapo mbinu ya kujifunza ya malipo inatumiwa.
Kuna maeneo kadhaa ambapo kujifunza kwa mashine kuna jukumu muhimu katika usalama wa mtandao. Baadhi yake ni:
Kuunda sampuli za nguzo
Matokeo muhimu ya kujifunza kwa mashine ni sampuli za makundi, au kugawanya hifadhidata kwa njia ambayo sampuli zinazofanana zina vikundi vyao. Kimsingi, vikundi vinatengwa kulingana na sifa zao na kisha kugawanywa katika vikundi. Vikundi hivi basi huunganishwa tena kwa vipindi ili kuchukua sampuli mpya zaidi katika mchakato unaoitwa mkusanyiko wa nyongeza. Kanuni za ujifunzaji za mashine kama vile Miundo ya Centroid, Miundo ya Usambazaji na Miundo ya Msongamano hutumiwa kwa madhumuni haya.
Kubainisha Sampuli
Kujifunza kwa mashine hutumika kukusanya na kuchambua data kubwa kama vile sampuli za nguzo zilizotajwa hapo juu ili kuendesha mchakato wa uainishaji kiotomatiki. SeqriteMfumo otomatiki wa uainishaji wa programu hasidi huita data hii kuwa ni hasidi au la kupitia taarifa za muktadha zilizokusanywa. Kupitia mchakato huu mpana wa uchimbaji data, sampuli zinaweza kutofautishwa kwa urahisi kama hasidi au hafifu ambao huitwa uainishaji wa sampuli.
Soma zaidi: Mbinu ya kujifunza kwa mashine kwa ajili ya uwindaji wa vitisho wa hali ya juu
Kuunda Muundo wa Ugunduzi unaoweza kutumika
Michakato miwili iliyo hapo juu ina jukumu lao kuunda Mfano wa Ugunduzi unaoweza kutumika. Ni muhimu kuchagua seti sahihi na uwiano wa sampuli zisizofaa na zisizo, treni na ujaribu seti iliyochaguliwa na uchague algorithm sahihi kwa sawa. Hata hivyo, hazitumiwi mara moja kwenye sehemu za mwisho - zinaamuliwa kulingana na vigezo kama vile ukubwa, muda unaohitajika ili kuzalisha modeli iliyotajwa, muda unaochukuliwa na modeli kuchanganua sampuli, ubora wa muundo, uwiano wa uongo wa chanya, n.k. Ni baada ya majaribio ya kina ndipo zinaweza kuzingatiwa kwa ajili ya kupeleka sehemu ya mwisho.
Ikifanya kazi katika hali tulivu mwanzoni na ikiangalia mifumo ya kugundua, mifumo hii pia inaungwa mkono na SeqriteJukwaa la usalama wa wingu. Mifumo otomatiki katika wingu huchambua telemetri inayozalishwa na mifumo hii tulivu na kulingana na matokeo yao, mifumo hii inaweza kufanywa kuwa hai.
Ingawa Kujifunza kwa Mashine kunawakilisha uwekezaji mpya wa kusisimua, ni muhimu kutobebwa na kuamini kuwa ndiyo suluhisho la matatizo yote ya usalama wa mtandao. Ulimwengu wa vitisho vya mtandao unaendelea kubadilika na wakati mwingine hata mashine zinaweza kushindwa kuendelea. Kuweka imani kabisa katika algoriti za kujifunza kwa mashine litakuwa wazo lisilo sahihi - kinachopaswa kuwa njia bora zaidi ni kutumia algoriti za kujifunza kwa mashine kama zana ya kuimarisha ulinzi wa usalama wa mtandao, pamoja na sayansi ya data na utaalam wa binadamu.
Kama mshirika wa usalama wa IT kwa biashara yako, Seqrite hutoa usalama wa kina dhidi ya vitisho vya hali ya juu vya mtandao. Ili kujua zaidi
