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技术
组织规模
小型(1-100 名员工)
国家/地区
美国
VoodooShield 是网络安全中的一种有形的切换计算机锁,它提供了许多传统应用程序允许列表产品中没有的高级功能。它旨在补充传统和下一代防病毒软件,包括 Microsoft Defender。VoodooShield 结合使用动态安全状况、反恶意软件上下文引擎、高级文件信誉服务(WhitelistCloud)和启用了机器学习的静态特征分析,可以在计算机面临风险时自动锁定计算机。
组织不能再仅仅依赖传统的默认允许网络安全产品,并且需要向零信任安全状况发展。应用于系统或终结点的保护程度在很大程度上取决于威胁级别。大多数情况下,在高威胁级别下持续运行是不方便的,而且成本很高。尽管高级别保护有助于最大程度地降低违规风险,但会增加现有工作流的摩擦和中断。相反,在低威胁级别运行会增加违规发生的可能性。因此,必须拥有基于威胁级别上下文的动态安全状况,这不仅可以阻止威胁,而且可以自动允许需要允许的内容。向零信任的转换并非易事,但 VoodooShield 简化了这一过程。利用包括机器学习在内的各种技术,VoodooShield 可实时检测恶意软件,并为最终用户提供文件见解,以便他们能够针对允许或阻止文件做出明智的决策。
自 2015 年以来,VoodooShield 一直在使用机器学习解决方案。虽然之前的解决方案多年来非常适合他们,但最近他们收到了该解决方案即将停用的通知。他们研究了各种新的机器学习平台,发现 ML.NET 非常适合 VodoroShield。作为研究的一部分,他们注意到机器学习算法在过去七年中取得了重大进展。其结果是恶意软件检测效率达到前所未有的水平,并且误报现象显著减少。
ML.NET 已经完美无缝地集成到我们的解决方案中。”
自从使用 ML.NET 以来,VoodooShield 的恶意软件检测和误报率有了显著提高。由于所有机器学习分析现在都在本地计算机而不是云端执行,VoodooShield 能够比以前更快地提供文件见解。使用 Model Builder 等 ML.NET 工具可以轻松验证 ML.NET 是否可以解决其问题。因此,他们能够在几周内从试验阶段进入生产阶段。
用于训练模型的数据来自各种源,例如恶意软件存储库和联机服务。训练集包括大约 1.2 GB 数据或大约 500,000 个示例,主要由可移植可执行(PE)文件组成。数据集具有大约 224 个功能,其中包含有关每个示例的元数据和描述性信息。VoodooShield 依靠 Model Builder 来帮助他们选择数据转换(如 OneHotEncoding 和 FeaturizeText),以准备用于训练的数据。
训练完成后,将根据测试数据集评估由 Model Builder 选择的几个排名靠前的模型,以选择哪一个模型针对“真实”数据表现最佳。确定最佳模型后,该模型将集成到其桌面应用程序中,以向最终用户提供实时恶意软件分析和建议,从而决定是阻止还是允许其计算机上的某些文件。
分步教程将帮助你在计算机上运行 ML.NET。