ddos网页端人工智能该如何面对日趋成熟DDoS攻击

思科预测,到2020年,物联网设备的数量将从目前的150亿增加到500亿,并且在这些设备中缺乏基本安全措施和安全保护的设备比例占绝大多数。 2016年,Miari僵尸网络继续在全球范围内留下新的犯罪记录,对新加坡,利比里亚和德国发起DDoS攻击。作为人工智能最重要的领域,物联网安全基于轻量级AI预测模型。它可以保持很长时间并自动操作设备,因此即使在计算能力低的情况下,也可以保证。实时检测并阻止设备或网络层中的某些可疑活动。
随着DDoS攻击的成熟,人工智能应该如何面对?

什么是DDoS?
DDoS攻击的全名是分布式拒绝服务。翻译成中文是一种分布式的拒绝服务。一般来说,攻击者使用“肉鸡”在短时间内向目标网站发起大量请求,并大规模地消耗目标网站的主机资源,因此无法正常服务。在线游戏,互联网金融和其他领域是DDoS攻击的高调行业。简而言之,攻击者操纵大量停机时间,执行大量看似合法的服务器访问,并占用服务器的服务资源,以便服务无法响应真实用户的请求。目前的DDoS攻击兴趣链正变得越来越成熟,攻击成本越来越低。 DDoS攻击地下产业链可以提供一整套完整的服务,包括各种包,其中DDoS攻击服务可以每月购买数十美元。
DDoS攻击是第一次出现。它的攻击方法是白色和单头。它比任何人的机器都快,而且速度更快。然而,随着技术的快速发展,普通网站主机拥有十几台主机,每台主机的处理能力,内存大小和网络速度都得到了迅速发展,有些网络带宽甚至超过了千兆级别。这样我们的一对一单挑攻击就没有任何效果,也许我们自己的机器会死掉。作为此类攻击的一个示例,如果您的计算机每次攻击可以发送10个数据包,那么您攻击的计算机(性能,网络带宽最高)每秒可以接受并处理100个攻击数据包。在这种情况下,你的攻击是无用的,并且有可能发生崩溃。你知道,如果你发送这个1vs1攻击,你的机器的CPU使用率超过90%,如果你的机器配置不够高,那么你的机器将被销毁。
从“机器”到“思考”
在20世纪50年代的论文中,图灵探讨了“机器”和“思考”的含义。在后来的“图灵测试”中,他提出如果机器的对话无法与人类对话区别开来,那么可以说这台机器可以“思考”。他早期的计算机研究被发送到伦敦数学学会并证明所有数学计算机都具有相同的功能,这意味着只要有足够的内存和时间,任何计算机都可以模拟所有其他计算机的行为。机器学习是一种教授计算机以构建基于数据的算法的方法,该算法可以理解什么是正常的,什么是异常的。如果机器学习系统遇到异常活动,则会采取适当的措施。从“封闭”到“开放”
每个安全团队都有一个非常关键的问题,即由于每天都会附带各种安全警报而导致疲劳。据报道,一些北美公司每天需要处理数以万计的安全警报。在许多情况下,威胁实际上非常低,但它们仍然被标记然后被提醒,因此非常有必要使用该技术对事件进行排序并组合多个相关信息源,集成内部日志并监视系统信息生成更准确的威胁情报。对于一些大型企业来说,通过人工智能技术实现威胁情报的发现是非常必要的,以确保自身安全应急响应中心的效率。

在人工智能技术商业化之前,你需要大量的财力来使用这项技术,但幸运的是,越来越多的安全型人工智能技术提供商正在为企业提供服务。人工智能的发展不仅在安全保护方面,而且近年来在金融,医疗,娱乐和无人驾驶方面也发挥着重要作用。无数企业正在慢慢改变人工智能领域,无论在科技领域如何。佬BAT,或近年来旷世科技,汤世科技,极链科技视频++的崛起,都在人工领域情报。一旦一个微妙的技术变革堆积起来,分散的知识就会拼凑成一个完整的产业链。这不是可以在一两年内完成的事情。企业的沉淀和技术的创新为人工智能产业提供了源源不断的新鲜血液。人工智能的应用场景将在未来继续扩展ddos网页端

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路人甲

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