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分布式前置机器学习 在威胁情报中的应用 Application of Distributed Front -end Machine Learning in Threat Intelligence 类似的尝试 Moving Big-Data Analysis from a ‘Forensic Sport’ to a ‘Contact Sport’ Using Machine Learning and Thought Diversity AJ Ferguson, NM Evans Harris Information Assurance Directorate National Security Agency Journal of Information Warfare (2015) Volume 14 IAD is responsible for NSAs defensive mission and is widely acknowledged for leading innovative security solutions . 疑问: 逆潮流? 分布式 大数据 分析平台 更清楚看见 前置 争分夺秒的时间竞赛 icloud-ios-appeid.us iCloud 账户钓鱼，巨大利润空间 注册 ：2015-09-26 下线 ：2015-09-29 威胁情报有效期 ：3 天 机器识别：恶意域名+网页内容 定向攻击企业也可使用类似手法 尽可能在攻击链早期发现 Kill Chain • 争取防御空间和时间 • 对策1 ：利用威胁情报 • 对策2 ：在接触点实时分析 • 机器学习引擎前移 • 缓解大数据平台的滞后 • 缩短应急响应时间 • 不可能预警所有威胁 威胁情报生产 = 发现未知威胁 利用威胁情报 = 跳过未知威胁分析过程 自古华山一条路? 大数据 威胁情报 生产 正确道路但耗资巨大 基础设施不堪重负 Too much data? 永远塞车的带宽