การผสานรวม Machine Learning ในการตรวจจับภัยคุกคาม

การคิดเชิงคำนวณสมัยใหม่รวมการวิเคราะห์พฤติกรรมเพื่อการตรวจจับความผิดปกติ การจดจำรูปแบบสำหรับภัยคุกคาม Advanced Persistent Threat (APT) การสร้างแบบจำลองเชิงทำนายสำหรับการระบุช่องโหว่ zero-day และการประมวลผลภาษาธรรมชาติสำหรับการวิเคราะห์ข่าวกรองภัยคุกคาม

Google Big Sleep AI Agent ได้แสดงให้เห็นความสามารถในการค้นพบช่องโหว่ที่ไม่รู้จักได้เร็วกว่าและแม่นยำกว่านักวิจัยมนุษย์ โดยค้นพบช่องโหว่ SQLite (CVE-2025-6965) และช่องโหว่สำคัญอื่นๆ อีกหลายตัว

กรอบการทำงาน ANN-ISM

Artificial Neural Network - Interpretive Structural Modeling Framework ให้ความสามารถในการตรวจจับภัยคุกคามและประเมินช่องโหว่แบบเรียลไทม์ การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากรูปแบบการโจมตีใหม่ การแมปความสัมพันธ์ที่มีโครงสร้างระหว่างการควบคุมความปลอดภัย และความสามารถเชิงทำนายสำหรับภัยคุกคามที่กำลังเกิดขึ้น

แก้ไขครั้งสุดท้าย: วันอังคาร, 2 กันยายน 2025, 8:06PM