这篇文章的全部內容与笔者的日常生活不相干，其见解也仅代表笔者意见与建议，与笔者的顾主不相干。用深度学习等优化算法处理网络安全问题常碰到数据库系统与规范实体模型的实际效果之战，普及率与漏报率的均衡，实体模型独检结果和服务器防火墙融合的无望，这种全是大数据工程师在设计构思优化机器AI学习算法来解决网络安全问题的探讨.

算法时的担心。殊不知一名经验丰富安全研究者老大喝高了一首《有多少爱可以重来》扶着我说出了他的心里：“优化算法才分对与错，攻防只讲成本费用”数据库系统的自己担心及其与安全运营的纠纷都来自于软弱的模型预测结果，换句话说，许多数据库系统仅仅给安全运营团队或是网络安全产品使用人扔出了1个半成品加工，造成 了“这一实体模型不能用”，“我为什么信你的结果”这些消极意见反馈。运用深度学习等优化算法处理网络安全问题并不仅仅是优化算法自身的工作任务，它是一个工程项目，其风险性来自于系统软件的每一处。紧接着上篇基本特征区域和样例标识的探讨，咱们简便谈一谈工程项目架构下怎样看待优化算法的软弱，工程的软弱，及其运营的软弱，并合理的防止其对处理方案的不良影响。这儿的探讨也不仅仅仅限于网络安全方面，大部分內容也适用别的应用优化算法实体模型的工业领域情景。

优化算法的软弱，除开精准度均方误差等考量预测分析品质的指标值，为处理网络安全方面问题设计构思的优化算法对预测分析结果的强健性也是有多个非常的规定，最重要的是鉴别不正确结果而且给予妥当的正确处理方式，如同根据机器视觉技术的无人驾驶相同，必须 确保即便实体模型错判也不会碰墙。殊不知业内对这一关键因素的探讨乃至低于非均衡数据信息和小uci数据集标识等造成优化算法软弱的别的因素。不正确的预测分析结果客观现实，做为优化算法给予方的大数据工程师不可以忽略，也不可以畏惧它的存有。1个看起来完美无缺的AUC是大部分毕业论文的结果，而它仅仅全部工业领域工作任务的开始。在深度学习毕业论文里普遍0.2%漏报率很有可能会被工业领域以亿为主要数量单位的海量信息变大成几十多万条运营数据，每1条预测分析结果数据信息都和运营的时长人力资源管理有关。由于运营或是商品团队有关乱报产生成本费用的意见反馈，大数据工程师做为优化算法的给予方畏惧乱报，并局限了优化算法搭建时的构思，例如，为了更好地非常少的精度提升而在辨别实体模型的均方误差上的比较大让步，人工加上很多名单规范对结果进行过滤，乃至由于实体模型精准度沒有上九十%即舍弃这些。忽略或是畏惧不正确的预测分析结果是优化算法风险性的最关键因素。