Машинное обучение для определения и предотвращения кибератак: примеры кода на Perl

Машинное обучение для определения и предотвращения кибератак: примеры кода на Perl

Машинное обучение (ML) играет ключевую роль в обнаружении и предотвращении кибератак. Оно позволяет создавать модели, способные анализировать большие объемы данных и выявлять аномалии, которые могут свидетельствовать о потенциальной угрозе. Давайте рассмотрим, как можно использовать машинное обучение для этой цели, а также приведем примеры кода на Perl.

Использование машинного обучения для обнаружения кибератак

Машинное обучение позволяет создавать модели, способные анализировать сетевой трафик, системные журналы и другие данные, чтобы выявлять аномалии, связанные с кибератаками. Например, алгоритмы классификации, такие как Random Forest или Support Vector Machines, могут быть обучены на исторических данных о кибератаках, чтобы выявлять подозрительное поведение в реальном времени.

Примеры кода на Perl

# Пример использования библиотеки для машинного обучения в Perl
use AI::DecisionTree;

# Создание новой модели дерева принятия решений
my $dtree = new AI::DecisionTree(
  prune => 'confidence',
);

# Обучение модели на обучающих данных
$dtree->add_instance(attributes => { 'src_ip' => '192.168.1.1', 'dst_port' => 80 }, result => 'normal');
$dtree->add_instance(attributes => { 'src_ip' => '10.0.0.1', 'dst_port' => 8080 }, result => 'attack');
$dtree->train;

# Классификация новых данных
my $result = $dtree->get_result(attributes => { 'src_ip' => '192.168.1.1', 'dst_port' => 80 });
print $result; # 'normal' или 'attack'

Создана 14.11.2023