卡巴斯基的机器学习技术介绍

显示全部楼层 · 发表于 2018-4-4 03:40:08

哈哈正在尝试用random forest做项目，虽然数据量只有不到300m

random forest我懂，但是这个LSH的计算过程感觉没有明确说，听着像是用SVM的，只是猜测
云端大模型+本地小模型的组合跟cylance有点像，卡巴确实人力和技术都是雄厚，能在其他传统层面都不落下的情况下这么彻底地部署机器学习

为啥在什么区的技术贴下面都能见到“eset还是略牛逼”这种话- -这样真的不会一粉抵十黑么

显示全部楼层 · 发表于 2018-4-4 11:02:26

欧阳宣发表于 2018-4-4 03:40
哈哈正在尝试用random forest做项目，虽然数据量只有不到300m

random forest我懂，但是这个LSH的计算过 ...

lsh feature肯定是机密中的机密，感觉区分各家检出能力除了样本收集能力外很大程度就是靠提什么feature

显示全部楼层 · 发表于 2018-4-8 19:30:09

好文，机器学习的成功取决于两点吧，算法、大数据。不断改进算法，不断扩大样本数量，自主识别准确率就会不断提高

显示全部楼层 · 发表于 2018-5-17 15:35:26

本帖最后由 jefffire 于 2018-5-17 15:45 编辑

B100D1E55 发表于 2018-4-4 11:02
lsh feature肯定是机密中的机密，感觉区分各家检出能力除了样本收集能力外很大程度就是靠提什么feature[: ...

降维聚类算法还是蛮多的。开源的就有不少 ssdeep imphash。商业公司肯定有自己的算法。

显示全部楼层 · 发表于 2018-5-18 09:18:05

最终还是用特征码？

显示全部楼层 · 发表于 2018-7-2 13:40:59

希望翻译下诺顿的技术介绍

显示全部楼层 · 发表于 2018-7-2 21:31:12

ys123 发表于 2018-7-2 13:40
希望翻译下诺顿的技术介绍

诺顿我不记得有写得这么详细的文档

显示全部楼层 · 发表于 2018-7-2 22:08:57

B100D1E55 发表于 2018-7-2 21:31
诺顿我不记得有写得这么详细的文档

企业版的很详细

显示全部楼层 · 发表于 2018-7-5 11:22:34

ys123 发表于 2018-7-2 22:08
企业版的很详细

ok我有空去看看

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