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不幸的是，这也导致了许多误报案例，因为任何异常都可能被视为潜在的漏洞。但是，这可以通过使用机器学习和训练AI来识别攻击模式来解决。

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不幸的是，我们对有效攻击模式建模的能力相当有限，因为出于隐私考虑，来自真实攻击的实际漏洞数据很少被披露，这使得我们的分析质量能力受限。

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机器学习在识别潜在威胁、发现网络中的漏洞和识别系统性物联网漏洞(例如物联网设备上缺少密码保护或密码保护较弱)，以及解决网络配置以构建防御方面非常有用。

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由于大多数物联网设备缺乏有效的加密和安全框架，因此机器学习可以高效地在网络级别提供适应性强且灵活的物联网安全性。

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用比较程序化的语言来说就是要对齐输入输出参数。要将自己的诉求以一种更加具体的数据等形式表现出来。当然我们只需要关心自己的上游

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在项目合作中，还要一个非常重要的关系：下游。我们通常将下游当做甲方去对待。我们给下游提供自身的产品或系统能力等，当下游在使用这些产品或系统能力时

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当然我们光用技术语言和项目语言也是无法完全处理好汇报关系的。因为不管甲方也好、乙方也罢，都是一个活生生的人。

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从上班开始的第一分钟到下班前的最后一分钟，我们每一步都是在权衡和取舍。有时候我们会觉得一个事情很纠结，其实并不是做事的过程让我们纠结

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换不了环境才积极。网络上甚嚣尘上的 35 岁焦虑论，让很多人不敢辞职，不敢换环境，所以只能“积极工作”。这种情况下可能更需要一个类型突破，即

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未雨绸缪，提前准备，不管是财务准备也好、技术储备也罢，提前给自己加一层担保，就能更好的去适应环境。