Apache推出新開源專案Spot，用機器學習加強網路弱點分析

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英特爾和Cloudera日前共同釋出新開源專案Spot，利用大數據分析和機器學習技術，來加強網路弱點偵測，且Spot專案採用開放資料模型，允許使用者能分別分析特定的資料來源，並能彈性更改基礎資料來源。該專案目前在孵化階段。

日前，英特爾（Intel）和Hadoop企業版發行商Cloudera共同宣布，向Apache基金會貢獻一個新的開源專案Spot，Spot專案利用大數據分析和機器學習技術，來加強網路弱點偵測。
Spot專案的前身是由英特爾專為網路安全分析所開發的開源專案Open Network Insight（ONI），並以Cloudera平臺為基礎，採用開放資料模型（Open Data Model）開發而成。而現今企業組織在面對打擊網路威脅的最大挑戰之一，就是從龐大的安全性事件資料來源中，蒐集和正規化（Normalize）資料，來進行安全性分析。
根據Cloudera，目前Spot專案主要用於如NetFlow、sFlow、DNS、Proxy等的網路流量分析，且Spot利用監督和無監督機器學習技術，來進行異常事件偵測，以辨識網路弱點。
同時，Spot所採用的開放資料模型，在批次或串流資料的情況下，可以應用在讀取或寫入，且允許使用者從特定資料來源個別進行安全性分析，這種方式也提供使用者能夠彈性更改基礎資料來源，而不影響資料分析。另外，Spot的開放資料模型也開放網路安全服務廠商以該模型為基礎，來發展新的產品。
而Spot專案為了支援更廣泛的應用，擴展了網路弱點的資料蒐集和分析常態事件導向資料來源，包含Active Directory或身份管理、使用者行為分析、Proxy、網路伺服器、防火牆等。
目前，Spot專案的應用範圍涵蓋了，利用機器學習和進階分析模型來偵測已知和未知的網路弱點、事件偵測和分辨，以及依照所需的分析框架來提供中央資料儲存，以擴充所需分析的資料量等。
Spot專案現階段正在孵化階段（Incubate），有Cloudera、英特爾、eBay、Webroot、Jask等廠商投入開發與貢獻。

myntpcb

不错，人工智能的网络弱点分析。

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