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避开机器学习中的陷阱 数据比算法更重要

用户行为分析、网络威胁检测,一股新的浪潮正在持续发酵。安全数据分析被用于掌握情况、发现问题和预测风险,并带来了潜力不可限量的营销前景。理想的情况是从攻击中提取出机器学习程序所支持的数据,并把它交给算法,然后一切安全状况尽在掌握。 作为信息安全工具,“机器学习”的噱头显然掩盖了数据科学不那么吸引人但却本质的一面:数据的收集和准备(后者占据了数据科学家约80%的时间)。事实是,机器学习和其他算法需要应用于适当、干净、容易理解的数据来获取有效的结果。 安全市场存在这种误导性的风向不足为奇,但是当这种情况出现在安全

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