在停住,我们相信每个人都有正确的是安全的。我们致力于创造一个世界,提供了安全性和隐私,不管你在哪里,你是谁,或你如何连接。超过15亿的攻击停止,每月3000万个新的可执行文件,大数据管道为顾客的安全是至关重要的。停住我们利用Apache火花机器学习库和TensorflowOnSpark各种任务从市场营销和广告,通过网络安全检测恶意软件。
这个演讲将介绍我们的主要网络安全火花的可变性。在描述我们的集群环境我们将第一次演示的时间序列异常检测的威胁。有成千上万的类型的攻击和恶意软件,人工智能可以帮助人类分析师选择,专注于最紧急的或可怕的威胁。我们将穿过设置为分布式深层神经网络训练与Tensorflow流异常检测应用程序的部署和监控训练模型。
接下来,我们将展示如何使用火花恶意文件的分析和聚类和大型实验自动过程和处理恶意软件的变化。最后,我们会比较其他工具用来解决这些问题。
