机器学习操作可以彻底改变网络安全

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机器学习操作 (MLOps) 是指用于简化生产环境中机器学习模型的部署、管理和监控的实践和工具。

imgtec.eetrend.com/, Sept. 09, 2023 – 

定义 MLOps

MLOps 是一个相对较新的领域，结合了机器学习和软件工程。它专注于以更高效和自动化的方式开发和部署机器学习服务。这使得组织能够在其安全计划中加速机器学习的使用，缩短检测和响应时间，并最终降低风险。

合作

MLOps 需要数据科学家、开发人员和运营团队之间的协作。他们共同管理从数据准备到模型部署的整个机器学习生命周期。

自动化

自动化是 MLOps 的核心。通过自动化模型训练、部署和管理，组织可以更快地部署模型并减少错误。

可扩展性

MLOps 帮助组织在多个团队和项目中扩展机器学习的使用，从而更轻松地管理和维护机器学习模型。

在网络安全中使用 MLOps 有很多好处

MLOps 使组织能够比以往更快、更准确地检测和响应威胁，从而有可能改变网络安全的游戏规则。机器学习模型可以帮助组织比传统方法更快、更准确地检测和响应网络威胁。此外，MLOps 工具可以帮助组织大规模管理和维护机器学习模型，从而改善整体安全状况。

在网络安全中使用 MLOps 有几个好处：

• 更快的检测和响应时间：MLOps 使组织能够比传统方法更快、更准确地检测和响应威胁。
• 提高准确性：机器学习模型可以分析大量数据并识别人类难以或不可能检测到的模式。
• 提高效率：通过自动化机器学习流程，MLOps 帮助组织加快新模型的上市时间，并节省与手动流程相关的成本。
• 一些现实世界的例子如下：
• 南非一家金融科技公司使用 MLOps 来检测和防御网上银行欺诈
• 云安全解决方案提供商使用 MLOps 来识别和遏制基于云的安全威胁
• 美国政府机构使用 MLOps 进行机场安全威胁检测

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