腾讯御见UEBA背后的技术
目前我们御见UEBA产品最新版本已经发布，上一篇文章我们结合最新版本对御见UEBA产品进行了简单介绍，本文将对腾讯御见UEBA相关技术进行介绍，有兴趣欢迎交流。
腾讯安全智能
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腾讯御见UEBA
腾讯御见UEBA面向政企办公安全、数据安全治理、员工行为管理，使用一系列分析方法通过分析用户实体（用户、应用、设备、主机等）相关行为日志构建用户实体画像，然后基于用户实体画像进行风险检测、风险分析、风险评估，最终识别内部风险用户和风险实体。
腾讯御见UEBA
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可解释的机器学习
无论是对于使用机器学习服务的用户，还是研发机器学习模型的算法工程师，机器学习的可解释性都是十分重要的。对于用户而言，由于许多关键的系统、服务都逐渐开始使用机器学习技术
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基于流量日志的SQL注入分析技巧
作为一名安全运营人员，每天总会处理各种各样的安全事件/告警，而其中最为常见的莫过于SQL注入告警。而面对SQL注入告警时最重要的就是确定是否注入成功。本文简单归纳总结如何通过流量日志快速判断SQL注入是否成功。
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智能威胁检测：基于SOC时间序列算法的可疑外网IP周期连接检测
本篇主要介绍基于SOC机器学习检测框架的时间序列建模的一个场景：可疑外网IP周期连接检测。
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该账号主要围绕智能化技术如何帮助企业提升网络安全水平展开，内容涉及机器学习、大数据处理等智能化技术在安全领域的实践经验分享，业界领先的产品和前沿趋势的解读分析等。通过分享、交流，推动安全智能的落地、应用。
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