我的世界黑客枪械模组介绍(我的世界实用的枪械模组)

黑客攻击让我们连一个星期都得不到安宁，这种感觉就好像被一群野蛮人围攻一样，他们来了又走，走了又来，而且人数越来越多。数百万人遭受攻击，从Omni酒店- 多达50000个客户的个人信息和信用卡信息被曝光，到北卡罗来纳州立大学- 超过38000个学生的个人信息包括他们的社会安全号码遭受攻击。

正如我在最近的一篇文章“物联网和大数据-谁拥有你的数据？”中提到的，我们一直在各种系统、信用卡公司、银行、网上零售商和酒店等存储我们的个人信息和信用卡信息。对黑客来说，在这些系统中的信息比黄金更宝贵，他们想方设法获取这些信息，不依不饶，手段翻新。

预防、检测和应对这些攻击是一项艰巨的任务，这就是网络系统的现实。像技术专家帮助企业诊断风险一样，我们工作就是帮助企业与机构预防并了解风险，并且为他们提供所需要的武器和使用方法。机器学习就是最近进入名单的新式武器。让我们看看这些挑战，以及机器学习如何在战斗中发挥威力。

在鲨鱼池上走钢丝

保护企业的数据和系统免受黑客的攻击是艰巨的挑战，这需要在成本、风险和效益中取得微妙的平衡。我们需要保护数据，但也需要让有权限的人访问数据。这就是我为什么非常喜欢引用一句谚语：“有得即有失”，没有适合一切的解决方案。

不幸的是目前的状况是许多公司仍在运用被动的反应模式，当一个全新的复杂攻击行为发生时，所有人都束手无策。我们是否处于风险中？我们的安全和应对措施是什么？我们制定新的计划，每个人都感觉良好，自以为控制了形势，逐渐淡忘了遭受攻击时的手忙脚乱，直到下一次攻击发生。

我们所面临挑战有一部分来自所工作的技术环境正在迅速变化中，联网设备以指数速率增长。新的风险会在我们毫无防备的情况下跳出来咬我们一口，在这个环境中找到平衡就像走钢丝一样并不是件容易的事情。而黑客只专注于一件事，那就是不停的搅乱水面，寻找环境的漏洞。

让机器学习走上舞台

机器学习最近成为了热门的新技术，就连Gartner也把机器学习列为了2016年的十大技术趋势之一，这绝对是一个热门话题。机器学习的目标听起来很简单：为系统提供信息，让系统具有自我学习的能力。这里有两个关键的因素：

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l 需要有让系统能够根据输入开发其自己的分析模型的复杂算法。这些模型常常根据所提供的信息而发生变化。

l 需要提供激发这些算法引擎和模型的大量数据。数据越多，所开发的模型就越准确，也就是说机器学习到的知识就越多。

想象一下，这种能力可以帮助你应对网络安全风险和挑战，在系统中建立机器学习工具，不断接收变化的系统信息，系统访问情况，其它攻击行为，有关风险问题的信息以及安全补丁等。这一定会帮助你稳稳的站在钢丝上。

机器学习已经进入了网络安全的战场

虽然机器学习仍处于起步阶段，但厂商们已经开始在准备利用机器学习应对黑客战争了。

l Cisco最近发布了StealthWatch技术，“为ISR路由器安全提供机器学习算法。”

l 三星最近投资了英国初创企业Darktrace。Darktrace的工作正是“利用机器学习技术检测和应对来自内部攻击的网络安全威胁、敲诈软件和未知的威胁场景。”

l DARPA启动了“自动化防御与人工智能打击网络犯罪的竞赛。”

l Invincea实验室正在应用机器学习来“加强恶意软件检测”。

没有一项技术是万能的银弹

毫无疑问，机器学习在网络安全方面拥有惊人的潜力。我将把它放进我的工具箱，作为一件强大的武器。但它并不是可以用来对付所有怪兽的银弹，而依然是箱中的众多工具之一。作为技术专家，我们有责任去了解与安全相关的基础业务需求。哪些数据需要保护，以及提供怎样的保护级别。有了正确的工具、设计和规划，我们就可以为企业带来价值，并在这个快速变化的环境中提供足够的保护水平。