Тест на ИИ в обнаружении сетевых вторжений

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

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. Как обнаружение аномалий обычно выявляет угрозы?
   • Путем сопоставления базы данных известных сигнатур вирусов
   • Изучая нормальное поведение и отмечая отклонения от него.
   • Блокируя весь зашифрованный трафик
   • Прося пользователей подтвердить каждое соединение
3. Как автоэнкодер помогает обнаружить аномальный сетевой трафик?
   • Он шифрует трафик для безопасности
   • Он автоматически удаляет подозрительные пакеты.
   • Высокая ошибка реконструкции новых сигналов светофора — аномалия.
   • Он подсчитывает количество пользователей онлайн.
4. Какова основная практическая задача систем обнаружения вторжений с использованием искусственного интеллекта?
   • Сети слишком тихие для мониторинга
   • Отсутствие сетевого трафика для анализа.
   • Атаки слишком просты для написания подписей
   • Слишком много ложных срабатываний, вызывающих утомляемость оповещений
5. Почему дисбаланс классов вызывает беспокойство при обучении моделей обнаружения вторжений?
   • Потому что атаки редки по сравнению с обычным трафиком
   • Потому что существует слишком много классов пользователей
   • Потому что сети имеют неравную пропускную способность
   • Потому что весь трафик вредоносный
6. Какой пример традиционного средства обнаружения вторжений на основе сигнатур?
   • Фотошоп
   • Фыркать
   • Эксель
   • АльфаФолд
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