Ağa İzinsiz Giriş Tespit Sınavında Yapay Zeka

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

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. Anormalliğe dayalı algılama genellikle tehditleri nasıl tanımlar?
   • Bilinen virüs imzalarından oluşan bir veritabanını eşleştirerek
   • Normal davranışı öğrenerek ve ondan sapmaları işaretleyerek
   • Tüm şifrelenmiş trafiği engelleyerek
   • Kullanıcılardan her bağlantıyı onaylamalarını isteyerek
3. Otomatik kodlayıcı anormal ağ trafiğinin tespit edilmesine nasıl yardımcı olur?
   • Güvenlik için trafiği şifreler
   • Şüpheli paketleri otomatik olarak siler
   • Yeni trafikteki yüksek yeniden yapılandırma hatası bir anormallik sinyali veriyor
   • Çevrimiçi kullanıcıların sayısını sayar
4. Yapay zeka saldırı tespit sistemleri için büyük pratik zorluk nedir?
   • Ağların izlenemeyecek kadar sessiz olması
   • Analiz edilecek herhangi bir ağ trafiğinin olmaması
   • Saldırılara imza atmanın çok kolay olması
   • Uyarı yorgunluğuna neden olan çok fazla yanlış pozitif
5. İzinsiz giriş tespit modellerini eğitirken sınıf dengesizliği neden endişe vericidir?
   • Çünkü saldırılar normal trafiğe kıyasla nadirdir
   • Çünkü çok fazla kullanıcı sınıfı var
   • Çünkü ağlar eşit olmayan bant genişliğine sahiptir
   • Çünkü tüm trafik kötü amaçlıdır
6. Aşağıdakilerden hangisi geleneksel imza tabanlı izinsiz giriş tespit aracına örnektir?
   • Photoshop
   • homurdanma
   • excel
   • Alfa Katlama
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