本文關(guān)鍵詞：安全領(lǐng)域中機(jī)器學(xué)習(xí)的對(duì)抗和博弈　出處：《計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)》2016年22期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：正回顧過(guò)去的幾年,機(jī)器學(xué)習(xí)在安全領(lǐng)域有不少應(yīng)用,但其處境卻一直比較尷尬:一方面,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在業(yè)內(nèi)已有不少成功的應(yīng)用,大量簡(jiǎn)單的重復(fù)性勞動(dòng)工作可以很好地由機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決;但另一方面,面對(duì)一些"技術(shù)性"較高的工作,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)卻又遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到標(biāo)準(zhǔn)。和其他行業(yè)不同,安全行業(yè)是一個(gè)比較敏感的行業(yè)。比如做一個(gè)推薦系統(tǒng),效果不好的最多也就是給用戶推薦了一些他不感興趣的內(nèi)容,并不會(huì)造成太大損失;而在安全行業(yè)就不
[Abstract]:Looking back on the past few years, machine learning has many applications in the field of security, but its situation has been relatively awkward: on the one hand, machine learning technology in the industry has been a lot of successful applications. A lot of simple repetitive work can be solved by machine learning algorithm. But on the other hand, in the face of some "technical" jobs, machine learning technology is far from up to the standard. Unlike other industries, the safety industry is a more sensitive industry, such as making a recommendation system. The most bad effect is to recommend some of the content he is not interested in, will not cause too much loss; Not in the security industry.
【分類號(hào)】：TP309;TP181
【正文快照】： 回顧過(guò)去的幾年,機(jī)器學(xué)習(xí)在安全領(lǐng)域有不少應(yīng)用,但其處境卻一直比較尷尬:一方面,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在業(yè)內(nèi)已有不少成功的應(yīng)用,大量簡(jiǎn)單的重復(fù)性勞動(dòng)工作可以很好地由機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決;但另一方面,面對(duì)一些“技術(shù)性”較高的工作,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)卻又遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到標(biāo)準(zhǔn)。和其他行業(yè)不同,安

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本文編號(hào)：1409739