Публикации по теме 'cyber-threat-intelligence'


ИИ для анализа киберугроз — Проблемы и подходы к их смягчению
Интернет, каким мы его знаем, является динамичным, постоянно растущим объектом. В 2021 году Эрик Шмидт, генеральный директор Google, подсчитал, что «Интернет» — это 5 миллионов терабайт данных, и что Google проиндексировал едва ли 0,004%, или 200 терабайт. Даже этот массивный блок данных лишь символизирует часть Surface Web . В Cyble мы гордимся тем, что имеем полную информацию о поверхностной паутине, глубокой паутине и темной паутине — из этих трех поверхностная паутина составляет..

Будущее кибербезопасности: тенденции, которых следует опасаться в 2023 году
Кибербезопасность стала критической проблемой в эпоху цифровых технологий. Каждый день предприятия и частные лица сталкиваются с киберугрозами, которые могут привести к значительным финансовым потерям, утечке данных и другим последствиям. Угрозы кибербезопасности продолжают развиваться, и по мере нашего продвижения в цифровую эпоху потребность в эффективных мерах кибербезопасности становится все более важной. В этой статье мы рассмотрим некоторые тенденции, которые, вероятно, определят..

Влияние машинного обучения на кибербезопасность
И. Введение А. Определение машинного обучения. Машинное обучение (МО) — это тип искусственного интеллекта, который позволяет компьютерным системам обучаться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Он включает использование алгоритмов и статистических моделей, которые позволяют компьютерам автоматически обучаться и делать прогнозы или решения без вмешательства человека. Б. Важность кибербезопасности. В сегодняшнюю цифровую эпоху кибербезопасность..