قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
نظام كشف التسلل (IDS)
نظام مراقبة الشبكة أو المضيف يستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الأنشطة الخبيثة أو انتهاكات سياسات الأمان تلقائياً في الوقت الفعلي.
معدل الإيجابيات الكاذبة
مقياس حرج يقيس نسبة الأنشطة المشروعة التي تم تصنيفها بشكل غير صحيح على أنها خبيثة من قبل نظام الكشف، مما يؤثر بشكل مباشر على الكفاءة التشغيلية.
تحليل حركة مرور الشبكة
فحص شامل لتدفقات بيانات الشبكة باستخدام تقنيات التعلم الآلي لتحديد الأنماط غير الطبيعية التي تشير إلى محاولات التسلل أو الاختراق.
التحليل السلوكي
نهج للتعلم الآلي يعتمد على إنشاء ملفات تعريف سلوكية طبيعية للمستخدمين والأنظمة، مما يتيح كشف الانحرافات المشبوهة في الوقت الفعلي.
كشف هجمات اليوم الصفري
قدرة أنظمة التعلم الآلي على تحديد التهديدات التي كانت غير معروفة سابقاً عن طريق كشف السلوكيات غير الطبيعية دون الاعتماد على التوقيعات الموجودة مسبقاً.
نظام كشف التسلل بالتعلم العميق
نظام كشف التسلل يستخدم الشبكات العصبية العميقة لنمذجة العلاقات المعقدة في بيانات الأمان وتحسين دقة الكشف.
التعلم تحت الإشراف لأنظمة كشف التسلل
نهج للتعلم الآلي يستخدم بيانات مصنفة (عادية/هجمات) لتدريب مصنفات قادرة على التعرف على محاولات التسلل المعروفة.
التعلم بدون إشراف لأنظمة كشف التسلل
طريقة تعلم آلي تحدد الشذوذ تلقائياً دون الحاجة إلى بيانات تدريب مصنفة، وتكون فعالة بشكل خاص ضد هجمات اليوم الصفري والتهديدات الجديدة.
تصنيف التهديدات في الوقت الفعلي
عملية تعلم الآلة (ML) التي تصنف أحداث الأمان فوراً وفقاً لمستوى خطورتها ونوع الهجوم من أجل استجابة مناسبة وفورية.
أساليب المجموعات للأمن
دمج خوارزميات تعلم الآلة (ML) المتعددة لتحسين المتانة ودقة كشف الاختراقات من خلال تقليل التحيزات الفردية للنماذج.
تحليل السلاسل الزمنية في الأمن السيبراني
تطبيق تقنيات تعلم الآلة (ML) على تسلسلات زمنية لبيانات الشبكة للكشف عن الاتجاهات المتطورة والهجمات التدريجية أو المستمرة.
التعرف على الأنماط في أنظمة كشف الاختراق (IDS)
التعرف التلقائي على الأنماط المتكررة في بيانات الأمان التي تشير إلى أنشطة ضارة، باستخدام خوارزميات تصنيف تعلم الآلة (ML) المتقدمة.
أنظمة التعلم التكيفي
أنظمة تعلم الآلة (ML) القادرة على تعديل نماذج الكشف الخاصة بها باستمرار بناءً على البيانات الجديدة للتكيف مع تقنيات الهجوم المتطورة.
كشف البرامج الضارة باستخدام تعلم الآلة
استخدام خوارزميات تعلم الآلة لتحديد البرامج الضارة بناءً على سلوكها بدلاً من توقيعاتها التقليدية.
كشف شبكات البوت
تقنيات تعلم الآلة (ML) المتخصصة في تحديد شبكات الأجهزة المخترقة التي تتواصل مع خوادم القيادة والتحكم لأغراض ضارة.
دمج استخبارات التهديدات
دمج البيانات الخارجية المتعلقة بالتهديدات في نماذج تعلم الآلة (ML) لإثراء الكشف بمعلومات سياقية حول الهجمات المعروفة.
اختيار الميزات لنظام كشف التسلل
عملية تعلم الآلة التي تحسن اختيار المتغيرات الأكثر تمييزاً لتقليل التعقد الحسابي مع تعظيم دقة الكشف.