La aplicación del aprendizaje automático se está convirtiendo en un trabajo de estudio popular para profundizar en la actualidad. Mi teoría es que a medida que las computadoras, los servidores y los dispositivos inteligentes se vuelven cada vez más inteligentes, en mi caso también se necesitan algoritmos que utilicen el aprendizaje automático para proteger a las personas normales que dependen de estos dispositivos para sus tareas diarias en la era del avance tecnológico. Los programadores y expertos en información de todo el mundo están profundizando en este curso de estudio por la razón de que tiene en sus manos el futuro de los sistemas informáticos de protección. La era de los hackers inteligentes, no solo humanos comunes, sino también programas informáticos (bots) capaces de agrupar fuentes de datos, información y datos de tráfico para alterar y romper los sistemas informáticos. Los que ya son populares son BOTNETS, es decir, un ejército de computadoras zombies que reúnen recursos y potencia de procesamiento para piratear sistemas informáticos. Estos eventos están dirigidos principalmente a sitios web que sirven recursos a una gran base de usuarios de Internet y estos ataques causan un efecto dominó en Internet. Si dicho recurso llega a un equipo de programadores informáticos que luego agregan características de técnicas de aprendizaje automático para hackear y atacar a los usuarios, esto puede volverse catastrófico a medida que un nuevo hacker inteligente impulsado por inteligencia informática nace más como un ciber un TERMINADOR. Supongo que ya se están empleando métodos de este tipo en la NSA para encontrar y descifrar sistemas informáticos a los que consideraron como objetivo de alto valor. El aprendizaje automático ya se usa en software populares como IDS (Intrusion Detection Systems), lo que les da una mejor ventaja en el filtrado de tráfico de red no deseado.
El uso de este enfoque significa que la computadora puede pensar usando grupos de redes para calcular y determinar métodos de ataque a un recurso con mayor probabilidad de éxito y alertas intrusivas bajas, también si el recurso no es explotable como una red protegida de alta gama, podría apuntar a usuarios humanos de dicho recurso usando técnicas de ingeniería social pensando como un humano y determinando cómo reaccionaría un usuario humano a un método de ataque usando la probabilidad de encontrar una alta tasa de éxito del objetivo humano. La mayoría de los usuarios pensarían que escribir como si fuera un genio o un malvado asistente, pero todo esto podría ser posible usando Python porque desde mi punto de vista tiene un paquete notable de aprendizaje automático http://www.numpy.org/ también https://ipython.org/ todo lo que queda es un poco de programación de red y definiendo la lógica para llevar a cabo un hack. Actualmente estoy trabajando en un proyecto basado en la prevención y mitigación de ataques cibernéticos que utiliza metadatos de información de ubicación y navegador como el tipo de navegador y versión, sistema operativo, etc., donde la información de inicio de sesión de un usuario se utiliza para determinar efectivamente si dicho usuario es intrusivo o no utiliza técnicas de aprendizaje automático para transformar la información de usuario inicial guardada de dicho usuario, todo con tecnología de Python. Google y Facebook utilizan esta técnica en la que si un usuario inicia sesión repentinamente desde otra ubicación en la que no se sabe que se encuentre, su cuenta se bloquea instantáneamente y se envía un correo electrónico a dicho usuario y se le notifica su intento de inicio de sesión y bloqueo de cuenta Estas técnicas utilizadas por las compañías gigantes de tecnología se han probado e implementado con éxito, lo que ha ayudado a reducir los hacks de cuentas de la mayoría de los usuarios, que son solo pequeñas implementaciones de aprendizaje automático, no en la piratería ahora, sino en la prevención, que para mí es un mejor lado del barco. .
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