포커를 특별하게 만드는 것 : 비대칭 정보
체커와 체스는 놀라운 데이터 게임의 예입니다. 선택을 결정하는 데 필요한 모든 데이터가 너무 멀지 않기 때문에 이러한 게임이 기본적으로 '태클'될 수 있습니다. 다시 말하지만, Texas Hold Them 라운드는 은폐 된 데이터의 반대입니다. 당신은 당신의 적이 무엇을 가지고 있는지 가장 잘 모르고 그들은 당신이 가지고있는 것에 대한 단서도 가지고 있지 않습니다. 이것이 AI 분석가들이 인간의 선택을 이해하고 해체하는 방법으로 포커에 오랫동안 관심을 가져온 이유입니다.
일반적으로 포커는 역동적 인 도전입니다. 효과적인 포커 플레이어는 두뇌 과학에 대한 이해와 함께 확률에 대한 통찰력을 통합하여 신뢰할 수있는 정확한 결정과 신뢰할 수있는 지능적인 선택을 돕습니다. 또한 보안의 품질 역학은 비교 곡선을 따른다고 주장합니다.
데이터의 흔들리는 진자
온라인 보호에 관한 한, 괜찮은 프로그래머는 데이터 불균형 모델을 계속해서 시도하고 있습니다. 이것이 바로 위험 연예인이 조직 내부에서 감지되지 않은 채로 보내는 시간 측정을 암시하는 '공격자 체류 시간'에서 급증하는 이유입니다. 경계. 창을 부수고 몇 주 동안 꼼꼼하게 큰 강도를 준비한 현대 Oceans 11 팀으로부터 주변 지역에있는 모든 것을 얻는 무시할 수있는 도로 범죄자를 인식합니다. 카지노사이트
점진적으로이 새로운 사이버 범죄자는 조직 내부의 시간을 활용하여 통찰력 관찰을 지시하고, 서로 다른 프레임 워크가 서로 연결되는 방식을 설명하고, 가장 중요한 리소스가 보관 된 위치를 식별하고, 이점을 높이는 데 필요한 수단을 계획하고 있습니다.
실제 보안 또는 온라인 보호 위험에 관계없이 교반자가 일정 시간 후에 목표에 대해 수집 한 데이터가 많을수록 해당 개인이 해당 목표를 완전히 악용하는 데 더 강력해질 것입니다.
더욱이 전문 포커 플레이어는 자신을 지원하기 위해 데이터의 균형을 지속적으로 바꾸고 자합니다. 적이 우연히 드러 낼 수 있다는 시각적 '말'에서 베팅 관행의 예와 미묘함을인지하고 추론 할 수있는 내용을 인식하는 것까지-아주 작은 정보를 수집하고 분류하고이를 유용한 지식으로 변환하는 능력은 정기적으로 구별을 의미합니다. 승리와 잃는 손 사이.
Konnikova가 지적했듯이 "정품은 끝낼 수없는 데이터에서 가능한 최선의 선택에 의존합니다. 당신은 다른 사람의 정신을 결코 깨닫지 못합니다. 실제로는 자신의 포커 핸드를 결코 실현할 수 없습니다."
비평의 순환을 종료
뉴스를 강타한 가장 끔찍한 보안 침투에 대한 더 비판적인 감시는 더 나은 역 동성이 수많은 공격과 에피소드를 예방하거나 소지품을 조정했을 수 있음을 보여줍니다. 그런 경우에 보안 개척자들은 종종 "내가 무엇을 개선 할 수 있었 을까?"라는 질문을 던집니다. 그러나 더 현명한 질문은 "누락 된 데이터 중 어떤 부분이 대체 선택을 촉발했을까요?"일 것입니다.
원칙적으로 보안의 동적은 두 가지 일반적인 분류로 나눌 수 있습니다. 첫 번째이자 가장 기본적인 것은 보안 그룹이 특정 상황에 신속하게 대응하려고 시도하는 '개방형'상황 기반 동적주기입니다. 이 방법론은 일반적으로 수용적이고 시간 제한적이며 실제 특성상 제한되거나 부적절한 데이터에 의해 의무화됩니다.
일반 보안 그룹은 각 경보가 즉각적인 대응을 요청함에 따라 이러한 수용적인 선택에 일관되게 정착합니다. 두 번째로 더 필수적인 방법론은 비평의 원을 닫음으로써 다양한 기여를 동적 프레임 워크로 다시 결합하여 실제 프레임 워크가 과거 선택에서 얻은 학습과 만남으로 체계화되도록하는 것입니다.
이 두 가지 선택 구조는 또한 초보자의 롱테일에서 전문 Texas Hold Them 플레이어를 인정하는 것입니다. 이 전문가들은 알려진 요소 (예 : 카드, 로컬 카드, 테이블에서의 상황)와 모호한 요소 (예 : 다른 플레이어의 카드, 로컬 영역 카드)에 따라 방법론을 끊임없이 재조정해야한다고 인식합니다. 수년 동안 수많은 핸드를 플레이함으로써 그들은 더 주목할만한 볼륨 데이터를 측정하고 흡수 할뿐만 아니라 일반 플레이어가 자주 무시할 작은 미묘함을 추가로 인식하는 능력을 연마했습니다. 온라인카지노
분명히 보안에서 문제는 우리가 너무 적은 데이터로 선택을 결정하는 것이 아닙니다. 진실은
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