算法与样本缺一不可
时间：2022-03-23 12:21:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-23 12:21:01 来源：行业动态
目前，很多企业都在做机器学习、人工智能的相关研发。王景普认为，如果输入的样本不够典型，样本覆盖面不够广、不够大，那么，机器学习出来的模型不一定会是最匹配业务的模型，同时输出的结果也必定不是最好的。因此，算法和输入数据的样本这两点非常关键，缺一不可。算法再好，但是没有样本，没有典型数据，数据输出结果一定不会好。当然即使有海量的数据，没有好的算法，那可能要花很多年才能计算出来，也是不现实的。
而融入人工智能的优势就在于可以利用全球数亿控制点和庞大的客户群所建立起的庞大分析样本，相比单一客户分析来讲这是非常大的突破，所以分析效果也会更加精准。
在分析过程中，首先要收集数据，从广度来讲，赛门铁克在全球保护了1.75亿个终端，有八千万代理端点，针对端点流量、电子邮件，在全球有9500万个传感器，还有诱饵邮箱，从而能在全球收集广泛的数据。除了收集的数据，企业里面端点上的进程、系统事件也会进行收集。再加上不同的行业，不同的客户，不同类型的设备、机器，通过这些形成的数据来源。
王景普表示，在收集事件的时候，第一，我们不会对用户的终端产生影响；第二，也不会导致它跟端点上任何其他软件或者系统产生冲突；第三，我们还会确保匿名性，不会涉及到企业机密相关信息的收集。我们还将云端核心端点的分析引擎也做了一些变化，来达到既确保用户系统的性能，又能够保护隐私的这样一种平衡。
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