È possibile creare un algoritmo di apprendimento automatico per rilevare attività anomale in una rete raccogliendo prima i dati sulle prestazioni della rete, come i registri di sistema e il traffico di rete. Questi dati possono quindi essere utilizzati per rilevare anomalie, come connessioni di rete non autorizzate o flussi di traffico sospetti. Viene quindi eseguita la progettazione delle funzionalità per creare un set di dati di machine learning con etichette e valori significativi, in base ai dati raccolti. Un modello di apprendimento automatico, come una Support Vector Machine (SVM) o una rete neurale artificiale, viene addestrato sul set di dati per creare un algoritmo in grado di rilevare e classificare le anomalie. Questo algoritmo può quindi essere utilizzato per monitorare una rete in tempo reale e avvisare il personale di sicurezza di attività sospette.
Crea un algoritmo di machine learning per rilevare attività anomale in una rete.