Powszechne występowanie luk i błędów w zabezpieczeniach systemów i aplikacji powoduje, że kluczowe staje się korzystanie z narzędzi do testowania słabości w zabezpieczeniach. Wraz ze stale zwiększającą się liczbą dostępnych skanerów administratorzy mogą mieć problem z wyborem narzędzia, które będzie dostosowane do ich potrzeb.

Jakość modeli uczenia maszynowego zależy od dwóch czynników: jakości danych treningowych oraz architektury modelu, czyli zastosowanego algorytmu uczenia i konfiguracji jego hiperparametrów. Uzyskanie dobrych wyników eksperymentów uczenia maszynowego wymaga odpowiedniego przygotowania danych i optymalizacji modelu względem wybranego kryterium jego jakości.

Jedną z barier ograniczających stosowanie uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów biznesowych jest wymóg posługiwania się językiem programowania, np. Pythonem lub R. Ten problem można jednak rozwiązać za pomocą graficznych środowisk. Jednym z nich jest projektant Azure Machine Learning Service.

W celu zebrania pełnej wiedzy na temat systemu zabezpieczeń funkcjonującego w danej organizacji potrzebne są działania analityczne i testujące jakość posiadanego oprogramowania. Efektem może być agregacja wszystkich aktualnych informacji w jednym miejscu, a także powiązanie ich z panującym ruchem sieciowym. 

Wybór czytelników
HP LaserJet MFP M42625

Wybór czytelników
Dell UltraSharp U4320Q

Wybór czytelników
Samsung Galaxy S20 Ultra

Wybór czytelników
Lenovo ThinkPad X1 Carbon 7

Wybór czytelników
Dell EMC PowerEdge R740xd