A. 청구 감사

B. 비즈니스 격리

C. 암호화된 액세스

D. 액세스 제어

A. 실행

B. 선언하다

C. 알람

D. 블록

A. 학습 과정에서 샘플 수집부터 시작하여 특성을 분석한 다음 기계 학습을 수행해야 합니다.

B. 보안 소스 데이터는 데이터 스트림, 메시지, 위협 이벤트, 로그 등을 비롯한 여러 위치에서 가져올 수 있습니다.

C. 검출 과정에서 알려지지 않은 샘플의 특성을 추출하고 계산하여 후속 정적 비교를 위한 샘플을 제공해야 합니다.

D. 기계 학습은 많은 수의 샘플만 계산하므로 보안 관리자가 보기에 편리합니다.

A. 맞춤 키워드

B. 커뮤니티 단어

C. 텍스트

D. 정규 표현식

A. 로그 수집 서버

B. 메일 서버

C. 원격 제어 장치

D. 인터넷 행동 관리 장비