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Détection non intrusive des logiciels malveillants
Pour:
Utilisateurs généraux d'appareils connectés à Internet
But:
Créez une solution d'IA qui détecte les activités des logiciels malveillants.
Objectif:
Autre
Renseignements automatisés sur l'enrichissement des menaces dans la cybersécurité
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Solution AI (swarm intelligence) pour la détection d'attaques dans l'environnement IoT
Pour:
Utilisateurs finaux des compteurs intelligents, entreprises de services publics
But:
Détection d'attaques basée sur les anomalies dans un environnement IoT à l'aide de Swarm Intelligence.
Objectif:
Autre
Détection non intrusive des logiciels malveillants
Pour:
Utilisateurs généraux d'appareils connectés à InternetObjectif:
AutreProblème adressé
Utilisez ML pour signaler les activités induites par des logiciels malveillants sans accéder aux données personnelles sur les appareils locaux.
But du cas d'usage
Créez une solution d'IA qui détecte les activités des logiciels malveillants.
Description
Les logiciels de détection de logiciels malveillants prêts à l'emploi ont deux limites. La première est qu'elle est limitée par les fonctionnalités de sécurité créées par les fabricants d'appareils mobiles, en particulier pour les appareils Android. Et la seconde est que le logiciel est nécessaire pour avoir accès aux données personnelles des propriétaires d'appareils comme le nom, le numéro de téléphone, l'identité internationale de l'équipement mobile (IMEI) ou les identifiants d'authentification. En tant que telle, une détection basée sur ML non intrusive est un service de détection de logiciels malveillants plus durable et mieux accepté, qui peut signaler des anomalies dans les activités génériques des appareils locaux telles que l'utilisation de la batterie, l'utilisation des données, les services de localisation, la caméra ou le microphone.
Apprentissage automatique
IA: Comprendre