книга машинное обучение и безопасность
Книга машинное обучение и безопасность
Глубокое обучение в биологии и медицине [2020] Рамсундар, Истман, Уолтерс
Глубокое обучение добилось впечатляющих успехов во многих отраслях. Сейчас оно все глубже проникает в прикладные научные исследования, в частности в биологию и смежные дисциплины. Эта книга рассказывает о применении глубокого обучения в геномике, химии, биофизике, микроскопии, медицине и других направлениях современных исследований всего, что связано с живыми организмами.
Представленные в книге стандартные архитектуры глубоких сетей идеально подходят для программистов-разработчиков и ученых, работающих над созданием новых лекарств или ведущих исследования в области биологии и генетики. Книга содержит множество практических примеров, включая полный цикл поиска нового лекарства – одну из самых сложных научно-прикладных задач на стыке физики, химии, биологии и медицины.
Издание будет полезно широкому кругу специалистов, связанных с анализом данных в химии, биологии и медицине, а также разработчикам программного обеспечения для них и студентам вузов.
Deep Learning for the Life Sciences [2020] Bharath Ramsundar, Peter Eastman, Patrick Walters, Vijay Pande
Нечеткое моделирование и управление [2020] Анджей Пегат
В настоящем издании дается развернутое введение в проблемы нечеткого и нейронечеткого моделирования применительно к задаче управления системами. Материал основан на новейших результатах в данной области и иллюстрируется многочисленными примерами.
При отсутствии достаточно точного знания об объекте управления традиционные методы решения задач управления оказываются неэффективными или могут быть вообще неприменимы. В этом случае можно строить нечеткие системы управления с применением аппарата нечетких множеств, нечеткой логики, нечеткого моделирования. Еще большая эффективность достигается сочетанием указанных методов с аппаратом искусственных нейронных сетей и генетических алгоритмов.
Именно этот круг вопросов рассматривается в книге «Нечеткое моделирование и управление». Ее автор, Анджей Пегат, профессор Щецинского технического университета (Польша) – видный специалист в области мягких вычислений и теории управления.
Одна из интересных особенностей книги состоит в том, что методы мягких вычислений излагаются и трактуются с позиций специалиста по системам управления.
Книга будет полезна студентам старших курсов, аспирантам, научным работникам и инженерам, специалистам по системам управления при решении задач моделирования в различных прикладных областях.
Fuzzy Modeling and Control [2020] Аndrzej Piegat
Глубокое обучение для поисковых систем [2020] Томмазо Теофили
В книге рассказывается о том, как использовать глубокие нейронные сети для создания эффективных поисковых систем. Рассматривается несколько компонентов поисковой системы, дается представление о том, как они работают, и приводятся рекомендации по использованию нейронных сетей в разных контекстах поиска. Особое внимание уделено практическому объяснению методов поиска и глубокого машинного обучения на базе примеров, большинство которых включает фрагменты кода.
Автор освещает основные проблемы, связанные с поисковыми системами, и указывает пути решения этих проблем. Он раскрывает принципы тестирования эффективности нейронных сетей, а также измерения их затрат и выгод.
Издание предназначено для читателей, владеющих программированием на среднем уровне и отлаживающих поисковые системы с целью повышения их эффективности, то есть выдачи наиболее релевантных результатов.
Python Machine Learning, 2nd Edition [2017] Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow
Unlock modern machine learning and deep learning techniques with Python by using the latest cutting-edge open source Python libraries.
Machine learning is eating the software world, and now deep learning is extending machine learning. Understand and work at the cutting edge of machine learning, neural networks, and deep learning with this second edition of Sebastian Raschka’s bestselling book, Python Machine Learning. Thoroughly updated using the latest Python open source libraries, this book offers the practical knowledge and techniques you need to create and contribute to machine learning, deep learning, and modern data analysis.
Fully extended and modernized, Python Machine Learning Second Edition now includes the popular TensorFlow deep learning library. The scikit-learn code has also been fully updated to include recent improvements and additions to this versatile machine learning library.
Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili’s unique insight and expertise introduce you to machine learning and deep learning algorithms from scratch, and show you how to apply them to practical industry challenges using realistic and interesting examples. By the end of the book, you’ll be ready to meet the new data analysis opportunities in today’s world.
If you’ve read the first edition of this book, you’ll be delighted to find a new balance of classical ideas and modern insights into machine learning. Every chapter has been critically updated, and there are new chapters on key technologies. You’ll be able to learn and work with TensorFlow more deeply than ever before, and get essential coverage of the Keras neural network library, along with the most recent updates to scikit-learn.
What You Will Learn
● Understand the key frameworks in data science, machine learning, and deep learning
● Harness the power of the latest Python open source libraries in machine learning
● Master machine learning techniques using challenging real-world data
● Master deep neural network implementation using the TensorFlow library
● Ask new questions of your data through machine learning models and neural networks
● Learn the mechanics of classification algorithms to implement the best tool for the job
● Predict continuous target outcomes using regression analysis
● Uncover hidden patterns and structures in data with clustering
● Delve deeper into textual and social media data using sentiment analysis
Машинное обучение и глубокое обучение с помощью Python, scikit-learn и TensorFlow. Откройте для себя современные методы машинного обучения и глубокого обучения с помощью Python, используя новейшие передовые библиотеки Python с открытым исходным кодом. Машинное обучение пожирает мир программного обеспечения, и теперь глубокое обучение расширяет машинное обучение. Поймите и работайте на переднем крае машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения с помощью этого второго издания бестселлера Себастьяна Рашки» машинное обучение Python». Тщательно обновленная с использованием новейших библиотек Python с открытым исходным кодом, эта книга предлагает практические знания и методы, необходимые для создания и внесения вклада в машинное обучение, глубокое обучение и современный анализ данных.
Полностью расширенная и модернизированная, Python Machine Learning Second Edition теперь включает в себя популярную библиотеку глубокого обучения TensorFlow. Код scikit-learn также был полностью обновлен, чтобы включить последние улучшения и дополнения в эту универсальную библиотеку машинного обучения.
Уникальные знания и опыт Себастьяна Рашки и Вахида Мирджалили познакомят вас с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения с нуля, а также покажут, как применять их к практическим отраслевым задачам на реалистичных и интересных
Кибербезопасность: подборка книг 2020 года
Хочешь больше книг по программированию?
Подпишись на наш канал и ознакамливайся бесплатно!
По мере развития информационных технологий возрастает и необходимость в обеспечении кибербезопасности. Это совершенно естественно, ведь чем больше людей пользуются различными сайтами и приложениями, чем активнее они ими пользуются — тем больше соблазн у преступников воспользоваться этим.
В этой статье мы собрали книги, в которых затрагиваются те или иные аспекты обеспечения кибербезопасности. Заметим, что многие книги в этой сфере имеют в заголовках упоминания о хакерах и хакинге. Но не стоит думать, что авторы пропагандируют незаконную деятельность.
Тут можно провести аналогию с изучением иностранного языка. На каком-то этапе вы знакомитесь с его ненормативной лексикой, но это не значит, что вы собираетесь грязно ругаться при каждом удобном случае. Просто эти слова нужно знать, чтобы понять, когда кто-то пытается задеть вас.
Вот и в вопросах кибербезопасности стоит знать приемы, используемые хакерами: это позволяет эффективно защищать свои системы.
Ловушка для багов
Автор: Питер Яворски. Язык: русский.
Питер Яворски — хакер-самоучка. В настоящее время он занимается безопасностью приложений в Shopify. Помимо автора, в создании книги и написании некоторых глав активное участие принимали соучредители HackerOne — bug bounty платформы.
Тема «Ловушки для багов» — этичный хакинг, т. е. поиск уязвимостей в программах в интересах их владельца. Именно этим и занимаются хакеры на платформе HackerOne, одновременно удовлетворяя свою страсть ко взлому и зарабатывая деньги законным образом.
Книга состоит из 20 глав, посвященных разным видам уязвимостей (межсайтовая подделка запросов, внедрение HTML, межсайтовый скриптинг, уязвимости в OAuth и т.д.). По каждому виду дается четкое описание и приводятся примеры выявления. Главы книги мало связаны между собой, так что их вполне можно читать по отдельности.
Книга предназначена для начинающих. Желательно, чтобы у читателей были навыки программирования, но это не обязательно.
Кибербезопасность: стратегии атак и обороны
Авторы: Юрий Диогенес, Эрдаль Озкайя. Язык: русский.
Изучая материал этой книги, вы познакомитесь с различными методами атак и узнаете, как распознавать угрозы безопасности в вашей компании.
Для наглядности в книге используется множество цветных иллюстраций. В конце каждой главы вы найдете ссылки на справочные материалы.
Читатели должны иметь базовые понятия об информационной безопасности. Также предполагается знание ОС Windows и Linux.
Как стать хакером
Автор: Эдриан Прутяну. Язык: русский.
Эдриан Прутяну — практикующий специалист в области наступательной безопасности. Он консультирует компании, помогая им защитить их системы.
Книга «Как стать хакером» научит вас смотреть на веб-приложение с точки зрения злоумышленника. Вы познакомитесь с распространенными уязвимостями и узнаете, каким образом и в каких сценариях их могут использовать хакеры.
Книга предназначена для разработчиков, сетевых инженеров и DevOps, интересующихся вопросами кибербезопасности. Для лучшего понимания материала читатель должен иметь базовые знания об операционных системах, в частности Linux.
Машинное обучение и безопасность
Авторы: Кларенс Чио, Дэвид Фримэн. Язык: русский.
При помощи машинного обучения решаются задачи в самых разных сферах, и сфера кибербезопасности — не исключение. Более того, все больше компаний применяют машинное обучение с этой целью.
В этой книге вы найдете примеры практического применения машинного обучения для обнаружения вторжений, анализа сетевой среды и классификации вредоносных программ.
Эта книга междисциплинарна. Ее целевая аудитория — специалисты в сфере безопасности, которые хотят научиться применять в работе машинное обучение, а также — специалисты по машинному обучению, желающие заняться вопросами безопасности. Предполагается, что читатели владеют какими-либо языками программирования (примеры в книге написаны на Python).
Защита сетей. Подход на основе анализа данных
Автор: Майкл Коллинз. Язык: русский.
Эта книга посвящена теме сбора и анализа данных о безопасности сетей. По словам автора, главное отличие его книги в том, что она предлагает конкретные и решительные меры, которые можно принять в целях обеспечения безопасности.
В первой части книги рассматривается процесс сбора и организации данных, во второй рассказывается об инструментах, а в третьей разбираются аналитические сценарии и методы.
Книга предназначена для сетевых администраторов и специалистов по операционной безопасности. Предполагается, что читатели имеют базовые знания статистики и математики, а также знакомы с инструментами TCP/IP. Читатели также должны уметь программировать на каком-либо языке (примеры написаны на Python).
Kali Linux
Авторский коллектив: Шива Парасрам, Алекс Замм, Теди Хериянто, Шакил Али, Дамиан Буду, Джерард Йохансен, Ли Аллен. Язык: русский.
Операционная система Kali Linux, описываемая в этой книге, часто применяется специалистами по безопасности и пентестерами. Авторы познакомят вас со многими инструментами этой системы, которые используются при тестировании на проникновение.
Книга предназначена для специалистов в области безопасности, этичных хакеров и пентестеров. Читатели должны иметь базовые знания об ОС Unix/Linux и концепции информационной безопасности.
Немного об авторах.
Шива Парасрам — преподаватель по кибербезопасности, следователь-криминалист (компьютерная кримналистика). Алекс Замм — системный и сетевой администратор, консультант по безопасности в фармацевтических и авиакомпаниях. Дамиан Буду — тестировщик систем защиты. Джерард Йохансен занимался исследованиями киберпреступности. Имеет большой практический опыт в пентестинге. Консультировал по вопросам безопасности финансовые учреждения, организации здравоохранения и другие компании. Ли Аллен специализируется на пентестинге, безопасности, анализе данных и автоматизации задач. Теди Хериянто — аналитик по информационной безопасности. Шакил Али — консультант по кибербезопасности и независимый исследователь, автор статей на темы, связанные с кибербезопасностью.
Как вы уже поняли, авторы книги имеют богатый практический опыт применения Kali Linux, которым и делятся с читателями.
Авторы: Питер Торстейнсон, Дж. Гнана Арун Ганеш. Язык: русский.
Читая эту книгу, вы ознакомитесь с основами криптографии (основные термины, современные шифры), симметричной и асимметричной криптографией, концепцией цифровой подписи.
Container Security
Автор: Liz Rice. Язык: английский.
Эта книга познакомит вас с технологиями и механизмами, широко используемыми в системах на базе контейнеров. Вы узнаете, как контейнеры работают и коммуницируют, и это поможет вам понять причины многих решений в области безопасности контейнеров.
По словам автора, ее целью было рассказать, что происходит при запуске приложений в контейнерах, а также о том, как работают различные механизмы безопасности. Эти знания должны помочь читателям самостоятельно оценивать риски в своих системах.
Предполагается, что читатель имеет базовые знаниях о контейнерах (Docker или Kubernetes), а также умеет пользоваться командной строкой Linux.
А вы уже читали какую-нибудь из этих книг? Поделитесь впечатлениями в комментариях!
15 книг по машинному обучению для начинающих
Сделал подборку книг по Machine Learning для тех, кто хочет разобраться, что да как.
Добавляйте в закладки и делитесь с коллегами!
Книги по машинному обучению на русском
Сначала изучите азы статистической теории машинного обучения, игр с предсказаниями и прогнозирования с применением экспертной стратегии. Их основы прекрасно объясняет автор книги, доктор физико-математических наук Владимир Вьюгин. Пособие рассчитано на студентов и аспирантов и в доступной форме излагает математические основы, необходимые для дальнейшей работы с машинным обучением.
Книга, благодаря которой даже ничего не смыслящие в математике и статистике люди поймут, что такое алгоритмы машинного обучения и каково их применение в жизни. Профессор Педро Домингос рассказывает о пяти основных школах Machine Learning и о том, как они используют идеи из различных областей научного знания — нейробиологии, физики, статистики, биологии, — чтобы помогать людям решать сложные задачи и упрощать рутину с помощью алгоритмов.
3. «Машинное обучение» Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф.
Эта книга 2017 года издания доступно рассказывает о Machine Learning — для тех, кто ничего не слышал об этих технологиях. В ней нет заумной статистики, математики или углубленного и подробного объяснения, как использовать тот или иной алгоритм. Авторы с легкостью объясняют, что такое машинное обучение и как его применять в повседневной жизни. Примеры в книге приводятся на языке программирования Python, который используется в том числе и в этой сфере.
Еще одна отличная книга для начинающих свой путь в программировании и анализе больших данных. Авторы утверждают, что благодаря ей читатель научится самостоятельно строить модели машинного обучения и развертывать крупномасштабные приложения для прогнозирования. В книге рассказывается о том, какие алгоритмы входят в семейство масштабируемых, что они из себя представляют и как с их помощью обрабатывать большие файлы. Также вы узнаете, что такое вычислительная парадигма MapReduce и как работать с машинными алгоритмами на платформах Hadoop и Spark на языке Python.
Книга для новичков, осваивающих Python и машинное обучение. Издание содержит подробные мануалы даже по таким нюансам, как установка специализированного приложения Jupyter Notebook.
В книге рассматриваются основы Machine Learning, возможности самых мощных библиотек Python для анализа данных и дается ответ на вопрос, почему этот язык — один из лидеров в Data Science.
6. «Методы обработки и распознавания изображений лиц в задачах биометрии» Георгий Кухарев, Екатерина Каменская, Юрий Матвеев, Надежда Щеголева
Несмотря на то что эта книга рассчитана на начинающих и знакомит с основными принципами искусственного интеллекта — в частности, технологии распознавания лиц, — для полного понимания терминологии и комфортного погружения в чтение все же требуется некоторый бэкграунд. В ней рассматриваются такие вопросы биометрии, как методы анализа изображений лиц, получение исходных данных из реальных сцен, структуры систем распознавания и другие. Примеры в монографии приводятся на языке машинного обучения MATLAB. Если техническими фоновыми знаниями вы не обладаете, но книгу прочитать все же хочется — незнакомые термины можно гуглить, этого вполне достаточно, чтобы не испытывать при чтении никакого дискомфорта.
Это цветное издание с иллюстрациями также предназначено для новичков и рассматривает широкие вопросы машинного обучения. По мере погружения читателя в тему автор раскрывает все больше деталей, но книга не слишком сложна для восприятия: вся новая терминология объясняется, а статистические и логические модели описываются понятным неподготовленному читателю языком.
8. «Обучение с подкреплением» Ричард С. Саттон, Эндрю Г. Барто.
Обучение с подкреплением — это одно из направлений искусственного интеллекта. Кратко и в самом общем виде его суть можно изложить так: машина учится действовать в окружающей среде, нарабатывая интуитивный опыт, а затем наблюдает свои результаты. В книге исчерпывающе излагается концепция обучения с подкреплением — от основополагающих идей до современных достижений в этой сфере.
Книги по машинному обучению на английском
Все книги рассчитаны на новичков без опыта работы с технологиями искусственного интеллекта либо специалистов с небольшим техническим бэкграундом. Цель большинства — познакомить с основными принципами, концепциями, идеями и некоторыми алгоритмами машинного обучения.
Книга Дэвида Барбера написана для студентов и выпускников с минимальными знаниями алгебры и математического анализа — то есть отлично подходит для начала изучения машинного обучения. Как видно по названию, она сосредоточена вокруг байесовского статистического вывода. Книга позволяет развить аналитические навыки и найти новые способы решения проблем в работе с алгоритмами машинного обучения. Каждая глава сопровождается примерами, практическими и теоретическими заданиями.
О чем
Эта книга — не учебное пособие, сборник практических задач или теоретических изысканий. Это своеобразный «мостик» от теории к практике машинного обучения. С ее помощью читатель может подготовиться к дальнейшему изучению темы Machine Learning и науки о данных.
В этом пособии концептуально описываются идеи науки о данных, то есть без сложных математических формул и понятий. В ней множество иллюстративных примеров, которые еще больше раскрывают суть написанного. Охват книги широк: от контролируемого обучения (прогнозирования) до обучения без учителя. Рассматриваемые темы включают нейронные сети, методы опорных векторов, деревья классификации и бустинг. Авторы книги — преподающие профессора, создатели учебных пособий и инструментов интеллектуального анализа данных.
В этом издании обзорно излагаются основные современные подходы к проблемам классификации: машинное обучение, статистика и нейронные сети. Авторы сравнили эффективность методов по различным показателям и сделали выводы о том, для решения каких коммерческих и промышленных задач каждый из них больше подходит.
Преимущество книги — невысокие требования к фоновым математическим знаниям читателя. Даже со школьным курсом в голове вы сможете ее прочесть, понять, освоить основные концепции и научиться программировать собственные алгоритмы распознавания изображений на Python. Все математические идеи в основе устройства нейронных сетей поданы под соусом из большого количества иллюстраций и примеров, что упрощает восприятие.
Учебное пособие для студентов первого курса. Его часто используют в роли введения в Data Science во множестве обучающих университетских программ. Если вам интересно проектирование нейросетей именно для создания искусственного интеллекта, рекомендуем ее как первую книгу на эту тему.
15. «Learning From Data» Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin.
Книга носит подзаголовок «A short course» и кратко знакомит читателя с основами машинного обучения. Если вы только начали вникать, что происходит в мире Data Science, и прочли несколько статей в интернете, то это идеальный вариант, чтобы разобраться в предмете чуть глубже.
Машинное обучение в кибербезопасности
Достижения в области машинного обучения за последние годы позволили создать огромное количество приложений, таких как прикладной анализ данных, голосовые ассистенты или беспилотные автомобили. Успех машинного обучение обеспечен тем, что одни и те же метод, в разной обертке работают хорошо в абсолютно разных задачах. Это позволяет заменять классические методы, выигрывая по качеству и скорости работы.
Этот тренд верен и для информационной безопасности. Многие крупные компании уже инвестируют в эту область миллиарды долларов. Для примера Google использует машинное обучение для анализа угроз для мобильных приложений, работающих под Android, а также для выявления и удаления вредоносных программ с зараженных телефонов. В то время как гигант облачной инфраструктуры Amazon приобрел стартап harvest.AI и запустил программу Macie — сервис, использующий машинное обучение для обнаружения, сортировки и классификации вредоносных данных, хранящихся в облачном хранилище.
В этой статье я постараюсь собрать в кучу самые интересные, на мой взгляд, технологии и инженерные решения, которые находятся на стыке информационной безопасности и машинного обучения.
Обнаружение и предотвращение вредоносных атак
Существует целый пласт атак, которым подвержены различные компании и производства:
Кибератака изнутри. Недовольный сотрудник розничной компании может эксплуатировать доступ к конфиденциальным данным компании и ее клиентов.
DDoS-атака. Имея большую вычислительную мощность, злоумышленник может серьезно нагрузить сервис, так что доступ настоящим пользователям будет затруднен.
Атаки, использующие уязвимости в оборудовании. Каждое новое устройство, подключаемое к локальной сети предприятия — это потенциальная возможность для взлома
Решение многих из этих проблем предоставляет компания Darktrace. Для каждого предприятия они предлагают персональную «иммунную систему», которая анализирует потоки информации внутри компании и ищет уязвимости разного рода. Клиентами этой компании являются такие гиганты как Ebay, Samsung и Micron.
Используя методы машинного обучения без учителя, Darktrace выучивает уникальную «ДНК» компании, что позволяет им находить аномалии в паттернах поведения устройств и пользователей. Другая технология DarkTrace-antigena — искусственный интеллект, умеющий точно и своевременно противодействовать различным атакам.
Основатель компании, Дэвид Палмер, говорит, что Darktrace недавно помог одному казино в Северной Америке, когда его алгоритмы обнаружили атаку на эксфильтрацию данных, которая использовала “подключенный аквариум» в качестве входа в сеть.” Фирма также утверждает, что предотвратила атаку во время кризиса вымогателей WannaCry летом 2017го.
Так же существует большое количество компаний, которые используют машинное обучение для детектирования кибератак. К ним относятся ImmuniWeb, Intruder и многие другие.
Устранение багов и уязвимостей на этапе написания кода
Чем больше кода в проекте, тем сложнее искать и исправлять баги. Поэтому цена нахождения и исправления ошибки растет по мере разработки проекта. Искусственный интеллект может обеспечивать мгновенную обратную связь, которая может помочь выявить ошибки на ранней стадии процесса.
Институт системных наук IBM сообщил, что стоимость исправления ошибки, обнаруженной после выпуска продукта, была в четыре-пять раз дороже, чем обнаруженная во время проектирования. А в случае если ошибка в коде приводит к уязвимости, найденной злоумышленниками и до 100 раз больше.
Исправления ошибок могут поглотить 70% бюджета Ubisoft на разработку игры – так что ИИ может предложить увеличение безопасности и значительные финансовые выгоды для их бизнеса.
Повышение эффективности анализа человека
В крупных компаниях аналитики безопасности занимаются обнаружением вредоносных атак, анализом сети, защитой конечных точек, оценкой уязвимостей и многим другим. Для этого экспертам приходится оперировать большим количеством данных, в которых легко упустить редкие, но важные события. Тут на помощь приходит машинное обучение.
Например, в 2016 году лаборатория компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL MIT) разработала систему под названием AI2 — адаптивную платформу безопасности машинного обучения, которая помогает аналитикам найти эти «иголки в стоге сена». Просматривая миллионы строчек логов, система смогла отфильтровать данные и передать их человеческому аналитику, сокращая количество ложных оповещений.
Ученые использовали различные методы машинного обучения, для того чтобы бороться с присущими задаче проблемами, такими как дисбаланс классов, постоянно эволюционирующие атаки и ограниченные ресурсы для разведки. В итоге получилась модель, комбинирующая разные архитектуры машинного обучения, такие как SVD и RNN, для того чтобы передавать данные аналитикам в отранжированном согласно важности виде.
Для начала система получает все логи и используя алгоритмы обучения без учителя пытается найти и отранжировать аномалии. Дальше по мере получения фидбека от аналитика система доучивается и делает все более и более релевантные предсказания. Эксперимент, проведенный CSAIL, показал, что частота обнаружения атак выросла до 85 процентов при пятикратном снижении ложных срабатываний.
Заключение
Это лишь малый список того какие улучшения машинное обучение может предложить для кибербезопасности. Оно может помогать в разных приложениях, а именно детектирование атак, нахождение уязвимостей в коде и помощь в анализе большого количества данных. Уверен, что потенциал машинного обучения в области компьютерной безопасности еще не полностью раскрыт и нас ждет еще больше новых интересных приложений.