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数据挖掘一般分为机器学习和统计学习大数据学的课程一般是关于机器学习我们学的浅主要关于统计学习示意图如下所示 这是一个大数据时代但是数据挖掘的利用率不足0.5%可见数据挖掘的空间巨大
但是我们是社会主义国家不像国外不易拿到数据即获取数据的权限太低了。
问题数据挖掘对信息安全有什么用
例如从几十万条终端行为数据中找到攻击者在内网渗透的迹象或者发现某个内部员工周期性将企业内部敏感信息发到互联网上。 数据挖掘可以检查复杂的多源数据通过模糊匹配、集合理论以及结合专家系统以执行数据函数或者建模分析。 最终了解与企业内的活动和趋势有关的信息比如找到黑客攻击行为、内鬼或者企业内部的安全隐患等。 这些数据的挖掘最终会形成企业安全知识通过可视化技术展现给客户管理层辅助他们做出决策。
二
计算机的优势在哪里计算机擅长数学学院大牛那样的公式推导吗计算机擅长物理学院大牛那样对热力电磁等知识的理解吗那计算机人的优势在哪里在执行力即代码的能力。
老师讲的例子比如一间房子中有好多人在中间扔了一把火需要从房间的两扇门出来怎么出就可以用计算机来模拟通过大量的模拟就可以算出来他们的运动轨迹以及各个人从那个门出来的概率但是需要复杂的代码。
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同时我也在思考一个问题人工智能大数据等新型技术在网络安全应用上有哪些技术结合点未来的趋势是什么也是我想考取研究生后专攻的方向
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