В чем заключаются главные преимущества применения сканеров уязвимостей на базе машинного обучения?

Некоторые преимущества применения сканеров уязвимостей на базе машинного обучения:

• Мониторинг в реальном времени. www.serverion.com Постоянное сканирование на предмет угроз позволяет выявлять и устранять уязвимости практически сразу, как только они возникают. www.itsec.ru
• Высокая точность. www.serverion.com Алгоритмы машинного обучения обнаруживают сложные закономерности и снижают количество ложных срабатываний. www.serverion.com
• Приоритизация рисков. www.serverion.com Сканеры ранжируют уязвимости по важности и влиянию на бизнес, что позволяет сосредоточить усилия на устранении тех уязвимостей, эксплуатация которых представляет наибольший риск. www.serverion.com www.itsec.ru
• Обнаружение новых и неизвестных уязвимостей. habr.com elar.urfu.ru Машинное обучение находит скрытые паттерны и признаки, которые могут указывать на новые и ранее неизвестные уязвимости. habr.com
• Более гибкая работа с различными языками программирования. habr.com Модель, обученная на конкретном языке, может быть адаптирована к другим языкам с помощью методов машинного перевода и мультиязычного обучения. habr.com
• Улучшение скорости и эффективности анализа кода. habr.com Машинное обучение помогает автоматизировать и оптимизировать процесс анализа, позволяя распределять вычислительные мощности, выделяя более важные участки кода для более глубокого и точного анализа. habr.com