预测恶意网页攻击 - Solidot上的一个关于推荐系统的新闻

[xlvector]

网络中恶意攻击几乎是无处不在，如何避开它是大难题。现在计算机科学家提出利用推荐系统（Recommendation systems）去预测下一次
攻击，从而提前锁定攻击来源。

当用户浏览时，亚马逊、Google和Netflix等会利用算法，从其巨大的数据库内寻找相似性，向浏览者推荐新书、电影或关键词，加州大学
Irvine分校的一组计算机科学家认为，他们能使用相同的过滤技术去预测下一次恶意攻击，提前建立黑名单。研究团队从数以百万计的安全日志数据库中寻
找受害者之间的相关性，这个相关性被用于产生潜在攻击者的黑名单。相比当前最先进的预测攻击来源的技术，研究人员表示他们算法的成功率提高了70%。

看来推荐系统的用处真多啊，呵呵

[gycheng]

把数据挖掘类的方法用于入侵检测，北理工曹元大老师那边已经做了很多很多年。去年wi会议在推荐系统那个讨论组我也有遇到他们那边的人。
可惜我们中心搞入侵检测的，现在已经转投云计算的怀抱了。

[xlvector]

现在的时代就是问题多，方法少，所以有一个方法就到处用，嘿嘿

[Zike ZHANG]

其实这也是交叉科学之所以产生的基石。

2009/8/24 xlvector <xlve...@gmail.com>

--
Warmest Regards.
Zike Zhang
Université de Fribourg
Département de Physique
Chemin du Musée 3
1700 Fribourg

Tél: +41/26/300 9143
Fax: +41/26/300 9758

E-Mail:zhan...@gmail.com
         zike....@unifr.ch

[谷文栋]

人们常用"手里有个锤子，满眼都是钉子"作为一种委婉的批评。
但其实，如果有个足够NB的锤子，是可以敲到好些个钉子的。哈哈！
xlvector 这个例子非常有意思啊。

2009/8/24 Zike ZHANG <zhan...@gmail.com>:

[Tiny fool]

总比我们满手都是钉子就是找不到锤子好，呵呵

[谷文栋]

Tiny，如果你有什么现实的问题且方便分享的话，非常欢迎放到这里来讨论。
有数据有真相的帖子在这里一定可以大爆发的，哈哈。

2009/8/24 Tiny fool <tiny...@gmail.com>:
> 总比我们满手都是钉子就是找不到锤子好，呵呵
>
> 2009/8/24 谷文栋 <wende...@gmail.com>

[Tiny fool]

我只是这么一说，“总比我们满手都是钉子就是找不到锤子好”，这里的我们是泛指，不是特指。

我们公司是有一些数据，不同类型垂直搜索的日志之类的，但是那是客户的资产，不能拿出来的，呵呵

当然我是尝试在这些数据里面帮助客户做一些增值的挖掘和推荐之类的应用，不过现在还没有什么拿得出手的东西。

有可以分享的东西我一定会在这里分享的。

2009/8/24 谷文栋 <wendell.gu@gmail.com>

Tiny，如果你有什么现实的问题且方便分享的话，非常欢迎放到这里来讨论。
有数据有真相的帖子在这里一定可以大爆发的，哈哈。

2009/8/24 Tiny fool <tiny...@gmail.com>:

> 总比我们满手都是钉子就是找不到锤子好，呵呵

[Xiance SI(司宪策)]

我觉得好钉子对于造出好锤子也是挺重要的。如果没有具体的数据，感觉从具体数据中抽象出的问题也挺有趣的 :)

2009/8/24 Tiny fool <tiny...@gmail.com>