এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
ইনট্রুশন ডিটেকশন সিস্টেম (আইডিএস)
নেটওয়ার্ক বা হোস্ট মনিটরিং সিস্টেম যা ম্যালিশিয়াস অ্যাক্টিভিটি বা সিকিউরিটি পলিসি ভায়োলেশন রিয়েল-টাইমে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শনাক্ত করতে এমএল অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।
ফলস পজিটিভ রেট
একটি গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিক যা ডিটেকশন সিস্টেম দ্বারা ভুলভাবে ম্যালিশিয়াস হিসেবে শ্রেণীবদ্ধ করা বৈধ অ্যাক্টিভিটির অনুপাত পরিমাপ করে, যা সরাসরি অপারেশনাল কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করে।
নেটওয়ার্ক ট্রাফিক অ্যানালাইসিস
এমএল টেকনিক ব্যবহার করে নেটওয়ার্ক ডেটা ফ্লোর গভীর পরীক্ষা যা ইনট্রুশন অ্যাটেম্পট বা কম্প্রোমাইজ নির্দেশকারী অস্বাভাবিক প্যাটার্ন শনাক্ত করে।
বিহেভিওরাল অ্যানালাইসিস
এমএল-ভিত্তিক পদ্ধতি যা ব্যবহারকারী এবং সিস্টেমের জন্য স্বাভাবিক বিহেভিওরাল প্রোফাইল স্থাপন করে, সাসপেক্ট ডেভিয়েশন রিয়েল-টাইমে শনাক্ত করতে সক্ষম।
জিরো-ডে অ্যাটাক ডিটেকশন
পূর্ব-বিদ্যমান সিগনেচারের উপর নির্ভর না করে অস্বাভাবিক আচরণ শনাক্ত করে পূর্বে অজানা হুমকি চিহ্নিত করতে এমএল সিস্টেমের ক্ষমতা।
ডিপ লার্নিং আইডিএস
সিকিউরিটি ডেটাতে জটিল সম্পর্ক মডেল করতে এবং ডিটেকশন একুরেসি উন্নত করতে ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহারকারী ইনট্রুশন ডিটেকশন সিস্টেম।
আইডিএস-এর জন্য সুপারভাইজড লার্নিং
লেবেলযুক্ত ডেটা (নরমাল/অ্যাটাক) ব্যবহার করে পরিচিত ইনট্রুশন অ্যাটেম্পট চিনতে সক্ষম ক্লাসিফায়ার ট্রেন করতে মেশিন লার্নিং পদ্ধতি।
আইডিএস-এর জন্য আনসুপারভাইজড লার্নিং
লেবেলযুক্ত ট্রেনিং ডেটা ছাড়াই স্বয়ংক্রিয়ভাবে অ্যানোমালি শনাক্ত করে এমন এমএল পদ্ধতি, বিশেষভাবে জিরো-ডে অ্যাটাক এবং নতুন হুমকির বিরুদ্ধে কার্যকর।
রিয়েল-টাইম থ্রেট ক্লাসিফিকেশন
এমএল প্রক্রিয়া যা নিরাপত্তা ইভেন্টগুলিকে তাদের ঝুঁকির স্তর এবং আক্রমণের ধরন অনুযায়ী তাৎক্ষণিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করে উপযুক্ত এবং তাৎক্ষণিক প্রতিক্রিয়ার জন্য।
সিকিউরিটির জন্য এনসেম্বল পদ্ধতি
একাধিক এমএল অ্যালগরিদমের সংমিশ্রণ যা পৃথক মডেলের পক্ষপাত হ্রাস করে অনুপ্রবেশ সনাক্তকরণের দৃঢ়তা এবং নির্ভুলতা উন্নত করার জন্য।
সাইবারসিকিউরিটিতে টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ
বিকশিত প্রবণতা এবং ধারাবাহিক বা ক্রমাগত আক্রমণ সনাক্ত করতে নেটওয়ার্ক ডেটার সময়ক্রমিক ক্রমগুলিতে এমএল কৌশল প্রয়োগ।
আইডিএস-এ প্যাটার্ন রিকগনিশন
ক্ষতিকর কার্যকলাপ নির্দেশকারী নিরাপত্তা ডেটাতে পুনরাবৃত্তিমূলক প্যাটার্নের স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ, উন্নত এমএল শ্রেণীবিন্যাস অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।
অ্যাডাপটিভ লার্নিং সিস্টেম
এমএল সিস্টেম যা বিকশিত আক্রমণ কৌশলগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য নতুন ডেটার ভিত্তিতে তাদের সনাক্তকরণ মডেলগুলি ক্রমাগত পরিবর্তন করতে সক্ষম।
ম্যালওয়্যার ডিটেকশন এমএল
ঐতিহ্যগত সিগনেচারের পরিবর্তে তাদের আচরণের উপর ভিত্তি করে ক্ষতিকর সফ্টওয়্যার সনাক্ত করতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের ব্যবহার।
বটনেট ডিটেকশন
ক্ষতিকর কার্যকলাপের জন্য কমান্ড এবং কন্ট্রোল সার্ভারের সাথে যোগাযোগকারী আপোসকৃত মেশিনের নেটওয়ার্ক সনাক্তকরণে বিশেষায়িত এমএল কৌশল।
থ্রেট ইন্টেলিজেন্স ইন্টিগ্রেশন
জানা আক্রমণ সম্পর্কিত প্রাসঙ্গিক তথ্য দিয়ে সনাক্তকরণ সমৃদ্ধ করার জন্য এমএল মডেলগুলিতে বাহ্যিক হুমকি ডেটা অন্তর্ভুক্ত করা।
আইডিএস-এর জন্য বৈশিষ্ট্য নির্বাচন
এমএল প্রক্রিয়া যা সনাক্তকরণের নির্ভুলতা সর্বাধিক করার পাশাপাশি গণনামূলক জটিলতা হ্রাস করার জন্য সবচেয়ে বৈষম্যমূলক ভেরিয়েবল নির্বাচনকে অপ্টিমাইজ করে।