नेटवर्क घुसपैठ का पता लगाने वाले प्रश्नोत्तरी में एआई

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. What can anomaly-based AI add to signature matching when previously unseen behavior appears?
   • It can flag deviations from learned normal traffic for investigation, without guaranteeing detection of every new attack
   • It can prove a deviation is malicious without review
   • It can identify every attacker by name
   • It can replace all security monitoring
2. विसंगति-आधारित पहचान आम तौर पर खतरों की पहचान कैसे करती है?
   • ज्ञात वायरस हस्ताक्षरों के डेटाबेस से मिलान करके
   • सामान्य व्यवहार सीखकर और उसमें से विचलन को चिह्नित करके
   • सभी एन्क्रिप्टेड ट्रैफ़िक को अवरुद्ध करके
   • उपयोगकर्ताओं से प्रत्येक कनेक्शन की पुष्टि करने के लिए कहकर
3. एक ऑटोएन्कोडर असामान्य नेटवर्क ट्रैफ़िक का पता लगाने में कैसे मदद करता है?
   • यह सुरक्षा के लिए ट्रैफ़िक को एन्क्रिप्ट करता है
   • यह संदिग्ध पैकेटों को स्वचालित रूप से हटा देता है
   • नये यातायात सिग्नलों पर उच्च पुनर्निर्माण त्रुटि एक विसंगति है
   • यह ऑनलाइन उपयोगकर्ताओं की संख्या की गणना करता है
4. एआई घुसपैठ का पता लगाने वाली प्रणालियों के लिए एक प्रमुख व्यावहारिक चुनौती क्या है?
   • निगरानी के लिए नेटवर्क बहुत शांत हैं
   • विश्लेषण करने के लिए किसी भी नेटवर्क ट्रैफ़िक की कमी
   • हमलों के लिए हस्ताक्षर लिखना बहुत आसान है
   • बहुत अधिक झूठी सकारात्मकताएं सतर्क थकान का कारण बनती हैं
5. घुसपैठ का पता लगाने वाले मॉडलों का प्रशिक्षण करते समय वर्ग असंतुलन एक चिंता का विषय क्यों है?
   • क्योंकि सामान्य यातायात की तुलना में हमले दुर्लभ हैं
   • क्योंकि उपयोगकर्ताओं के बहुत सारे वर्ग हैं
   • क्योंकि नेटवर्क में असमान बैंडविड्थ होती है
   • क्योंकि सारा ट्रैफिक दुर्भावनापूर्ण है
6. पारंपरिक हस्ताक्षर-आधारित घुसपैठ का पता लगाने वाले उपकरण का उदाहरण कौन सा है?
   • फ़ोटोशॉप
   • खर्राटे लेना
   • एक्सेल
   • अल्फ़ाफ़ोल्ड
7. What is the main difference between supervised intrusion classification and anomaly detection in the guide?
   • Supervised models use no labels
   • Anomaly detection requires every attack type to be labeled
   • Supervised models learn from labeled attack examples; anomaly models can learn a normal-traffic baseline
   • Both methods only examine packet payload text
8. Which traffic information can be used as model features in an intrusion detector?
   • Only the user’s password
   • Only the final alert color
   • The model’s GPU temperature
   • Packet sizes, connection durations, protocols and flow statistics