在数据科学的引领下，网络安全在技术上发生了巨大的转变。从网络安全数据中提取安全事件模式或洞察力，并在此基础上建立数据驱动的模型，是使安全系统自动化和智能化的关键。
网络安全数据科学是一种现象，从相关的网络安全来源获得的数据和分析适合数据驱动的模式，给出更有效的安全解决方案。网络安全数据科学的概念使计算过程与网络安全中的传统计算过程相比更具可操作性和智能化。因此，一个基于ML的多层网络安全建模框架在今天受到追捧。
今天，在各种安全问题如未经授权的访问、恶意软件攻击、零日攻击、数据泄露、拒绝服务（DoS）、社会工程或网络钓鱼以显著的速度出现后，公司更加依赖数字化和物联网（IoT）。网络犯罪造成了灾难性的，有时是不可逆转的经济损失，对组织和个人都有影响。根据IBM的一份报告，在美国，一次数据泄露的成本为819万美元，平均为390万美元。同时，全球经济每年因网络犯罪造成的损失为4000亿美元。
什么是网络安全数据科学？
数据科学给各个行业带来了全球性的变化。然而，它已经成为未来强大的网络安全系统和服务的一个重要部分。这是在网络安全已经成为关于数据的一切之后。例如，在检测网络威胁时，它分析了文件、日志、网络数据包或其他来源的安全数据。通常情况下，安全专家没有使用数据科学来检测网络威胁。相反，他们使用文件散列、自定义编写的规则和手动定义的启发式方法。
虽然它有自己的优点，但它需要大量的手工劳动来跟上不断变化的威胁形势。另一方面，数据科学可以通过机器学习算法来改变这个行业，机器学习算法可以用来从训练数据中提取安全事件模式的洞察力，用于检测和预防。它可以用来检测恶意软件或可疑的趋势，并提取政策规则。
安全行业已经转向由其将原始数据转化为决策的能力主导的数据科学。为了完成这个任务，几个数据驱动的任务，如实际应用的数据工程，减少数据量，这涉及到过滤数据以进一步分析，发现和检测，侧重于从数据中提取洞察力，自动化模型，侧重于建立数据驱动的智能安全模型，以及有针对性的安全警报，侧重于安全警报，是实现理想安全系统的一些可用资源。
因此，网络安全数据科学吸收了数据科学、机器学习和行为分析的方法和技术。它收集了巨大的数据集，用机器学习技术进行分析，以检测安全风险或攻击。我们必须牢记，网络安全数据科学不仅是机器学习算法的集合，而且是指导安全专业人员扩大和自动化其安全活动的过程。
ML是如何用于网络安全的
机器学习模型包含一组规则、方法或复杂的 "转移函数"，它们被应用于获取数据模式并识别或预测行为。它在遵循严格的网络安全协议方面发挥着重要作用。
深度学习和神经网络
深度学习是ML的一个子集，使用的计算模型受到人脑中生物神经网络的启发。人工神经网络（ANN）经常被用于深度学习，最流行的神经网络算法之一被称为反向传播。它的工作原理是由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成的多层神经网络。深度学习和经典机器学习之间的对比是它对安全数据量增加的表现。理想情况下，深度学习在处理大量数据时表现良好，而机器学习算法在少量数据上表现相对较好。
监督学习
监督学习是在使用输入来定义目标时使用的，这是一种任务驱动的方法。在ML中，最有名的技术被称为分类和回归方法。它的流行归功于它对特定安全问题的分类或预测未来的能力--例如，预测拒绝服务攻击或识别不同等级的网络攻击，如扫描和欺骗。同时，为了预测连续的或数字的数值（某一时期的网络钓鱼攻击总量或预测网络数据包参数），回归技术至关重要。回归分析也被用来确定网络犯罪和欺诈的根本原因。分类和回归可以通过其输出变量进行区分，回归的输出是连续的，而分类的预测输出是离散的。
无监督学习
无监督学习的主要职责是在无标签的数据中寻找模式、结构或知识。在大多数网络攻击案例中，恶意软件以多种方式保持隐藏，如动态和自主地改变其行为以避免被发现。聚类技术属于无监督学习，从数据集中发现隐藏的模式和结构，指导它识别复杂的攻击。同时，聚类技术有助于识别异常情况和政策违反，检测和消除数据中的噪音实例。
ML如何能提供一个有效的安全框架
ML可以评估网络风险，促进推理技术分析行为模式，以产生安全响应警报，优化网络安全操作。通过以下方式，我们可以了解多层次的数据处理框架如何通过使用原始数据来建立一个安全的网络安全系统。
渐进式学习和动态性
它有助于根据需要增加额外的情报来最终确定安全模型，并可以在几个模块中进一步处理。使用ML的攻击分类和预测模型在很大程度上依赖于训练数据。它很难归纳到其他数据集，这在某些情况下可能是很重要的。为了解决这种局限性，这被用来利用分类学或本体论形式的领域知识来完善网络安全应用中的攻击相关性。这方面的另一个重要方面是提取最新的数据驱动的安全模式。
基于机器学习的安全
这是最重要的步骤之一，通过使用网络安全数据科学从数据中提取洞察力。基于ML的建模可以通过其安全功能极大地改变网络安全状况。更好地理解数据和基于机器学习的分析模型，利用大量的网络安全数据可以有效地进行分析。因此，在这个模型中可以使用各种任务来构建层解决方案。它将原始的安全数据转化为信息特征，将潜在的安全问题表现为数据驱动的模型。
安全数据收集
为了有效地使用基于ML的网络安全解决方案，必须收集大块的数据，这些数据后来形成了网络基础设施中安全问题之间的联系。网络数据作为设置安全模型的 "真相 "的来源，会影响模型的性能。网络数据的质量和数量可以使解决方案更加有效和高效。唯一的问题是如何收集这些珍贵的数据来建立这些模型。它可以很容易地从企业的具体安全问题和项目中收集和管理。此外，这些数据源被分为网络、主机和混合型。
安全数据准备
在收集了原始安全数据后，安全数据准备为基于这些数据建立模型铺平道路。然而，并不是所有收集的数据都被用来建立网络安全模型，因为无用的数据会在网络嗅探器的帮助下被删除。此外，收集的数据有时可能是嘈杂的、损坏的或有丢失的文件。高质量的数据是获得准确的数据驱动模型的必要条件，该模型从输入映射到输出。因此，它可能要经过数据清洗，以处理损坏的数据和丢失的文件。安全数据的特征可以是连续的、离散的或符号的。
