误报率是衡量网络安全设备的重要技术指标，但正确检测和计算牙齿指标的方法没有统一的科学方法。安全桶基于自主开发的网络流量安全分析系统，总结了自己的技术和经验，推导了安全设备误报率的检测计算方法，基于深入学习技术，将误报率降低到行业较低水平，减少了企业机构维持安全运营的人员和时间投入。
误报率是多少？
误报：在网络安全设备警告规则集C中，事件A触发警告时，发生了b事件警告或未发出警告。
误报率：在规则集C中，由于算法或事件定义，安全设备生成误报的概率。
一般的误报率计算方法是以设备规则集为起点加权规则集事件，但行业没有统一的权重标准，计算困难。(大卫亚设，美国电视电视剧)
因为有很多安全设备规则集，全面覆盖往往是不现实的。实际上，错误报告率通常通过抽样测试方法计算。也就是说，从事件库中随机选择一些事件，使用攻击工具触发或使用捕获工具播放捕获的数据包，并分析警告结果以生成安全设备的错误报告率。
基于深度学习技术的流量安全分析，降低误报率。
安全桶网络流量安全分析系统以现有流量收集、流量分析、流量回溯为基础，集成了自己的研究威胁信息技术，应用深入学习技术，降低了误报率。
深度学习技术是机器学习技术的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习概念源于人工神经网络的研究，结合低级特性形成了更抽象的高级表达属性类别或特性，并由发现数据的分布式特性表示。研究深度学习的动机在于构建模拟人脑学习分析的神经网络。这是模拟人类大脑机制解释数据(如图像、声音、文本等)。
基于深入学习的检测技术(如恶意档案、恶意URL、DGA域名等)可以通过将示例文件直接转换为2D图(不使用沙盒环境)来培训和检测改造后的卷积神经网络Inception V4。
Step 1:转换二进制文件
初步处理样本文件，然后将其转换为二进制文件。转换后，每个字节的范围为00-FF，灰色映射像素为0-255 (0表示黑色，255表示白色)。将二进制文件转换为矩阵会将矩阵转换回灰度。
Step 2:CNN图像识别
仅凭视图很难区分恶意样本和白色样本之间的细微差别，因此可以使用完善的CNN图像识别算法对图像进行分类。
卷积神经网络(CNN)是包含卷积计算的深度结构的前馈神经网络，是表示深度学习的算法之一。其配置如下：
输入层(Input Layer)
以三维矩阵表示图片。矩阵的横竖表示图的大小，矩阵的深度表示图像的颜色通道，黑白为1。
卷积层(Convolution Layer)
牙齿层的输入是上层神经网络的一小块，进一步分析神经网络的每个小块，试图获得抽象水平更高的特征。(约翰f肯尼迪，美国电视电视剧(Northern Exposure，Northern Exposure)，通常会增加牙齿层中处理的节点矩阵深度。
池层(Pooling Layer)
3D矩阵的深度保持不变，但可以通过减小矩阵的大小来减小参数。可以把分辨率高的照片看作是降低分辨率的过程。
完整连接层(Fully Connecced)
多线路和聚合后，通过1-2个完整的连接层输出。卷积层、池化层可视为特征提取，最后可分类为牙齿层。
Softmax层
切换到概率分布。
牙齿技术简化了检查过程，速度比沙盒技术好，可以将误报率调整到10%以内，最低降低到1%。
以下是最近进行恶意档案训练后在测试集中进行的评估结果。
各项指标为97%到98%，比以前的型号好。
表现不好的几种茄子形式主要是因为正数样品中样品数较少。
DEX是一种特殊的Android档案格式，无法从负样本中收集，因此测试结果可能偏向正样本。
对Rar、zip压缩后检测有一定影响。
以下是DGA和恶意URL检测的验证集的结果，您可以看到误报率最小化到1% (1-准确度)。
创新提出了整体堆栈分析概念。
安全桶网络流量安全分析系统集成了会话分析、WAF、IDS警报、威胁信息分析、未知威胁分析、整体流量跟踪、档案还原取证等功能，并革新了整体堆栈分析概念。
在深入学习的基础上，除了在技术层面量化误报率外，还可以根据实际操作层中的实际经验应用这些措施，以降低误报率。
1、应用自主研究威胁信息，实时更新脱机库，以确保准确性。
2.应用未知的威胁分析，通过操纵白名单排除误报。
3、通过应用节目异常流量检测、网络攻击检测、配置审核的准确IP降低误报率。
4.应用内置WAF功能或减少配置审核的IP，以降低误报率。
在技术发展日新月异的今天，将高新技术应用于网络安全领域，不断提高产品功能的准确性，是安博通坚持自主创新。今后，企业将通过面向网络安全行业的人工智能技术，有效地确保法规遵从性、红蓝对抗、日常运营和维护中的安全要求，为所有产业用户创造新的安全业务价值。
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