Artikel: Malware-Prävention durch Machine Learning - Trotzdem erkannt

Freitag, 19. Mai 2017

Quelle: Computerworld, Ausgabe 6/2017
Autor: Detlev Pacholke, Senior Solution Manager Digital Workforce & Mobility, NTT Security

Die Schwächen signaturbasierter Malware-Erkennung sind bekannt. Schädliche Files lassen sich aber auch mit mathematisch-statistischen Modellen identifizieren.

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