Il deep learning è uno strumento potente e innovativo per tenere a bada le minacce sconosciute. Ma può essere un concetto stimolante per coloro che sono nuovi al concetto di machine learning e di IA.
Il machine learning utilizza variabili specifiche, come la dimensione del file e il livello di compressione, per cercare di prevedere la malignità di un file. Riconosce gli attributi e li classifica in modo malevolo o benigno, imparando a identificare correttamente il malware.
Tuttavia, poiché le minacce sono in continua evoluzione, con milioni di nuove forme di malware create ogni giorno, due variabili non sono sufficienti. Maggiore è il numero di attributi osservati dall’IA, più proficuamente essa può prevedere i file dannosi. È qui che il machine learning resta indietro. Non può gestire il numero di variabili necessarie per stare al passo con le attuali minacce online e richiede troppo spazio e potenza di calcolo.
Il deep learning, come quello usato in Intercept X, utilizza una rete neurale impostata come il cervello umano per prendere decisioni basate su dati memorizzati e ragionamenti predittivi. Può gestire centinaia di milioni di punti di informazione, in modo rapido e accurato, senza impantanarsi nel sistema.
Guardate il video per scoprire esattamente in che modo il deep learning possa andare oltre il tradizionale machine learning per essere più veloce, più intelligente, più accurato e più agile nel difendersi dalle minacce di oggi e di domani.
*Tratto dall’articolo Intercept X: exploring deep learning di MATTHEW PHILLION
