网络安全中的机器学习

机器学习加速了威胁检测。机器学习与计算机一起工作，像人类一样学习：通过试验和错误。

什么是机器学习？

机器学习（ML）是计算机科学的一个领域，它允许计算机无需直接编程就能学习。机器学习是迄今为止发现的最引人入胜的技术之一。

安全领域的机器学习

由于机器学习（ML），计算机可以在不被明确编程的情况下学习。机器学习与计算机一起工作，像人类一样学习：通过试验和错误。人工智能的主题包含了机器学习这个子集。

安全领域的机器学习通过分析数据不断学习，找到模式，使我们能够更好地检测加密流量中的恶意软件，识别内部威胁，预测网上 "坏邻居 "的位置，以保证人们在浏览时的安全，并通过发现可疑的用户行为保护云中的数据。

机器学习是如何在安全领域发挥作用的？

网络威胁形势要求对一个组织的基础设施和用户的数百万个外部和内部数据点进行持续跟踪和关联。只靠一小群人是不可能管理这种数据量的。

机器学习的优势在于它可以快速发现模式并预测大型数据集的危险。网络团队可以快速发现威胁，并通过自动化分析隔离需要进一步人工研究的实例。

寻找网络中的威胁

机器学习通过持续监测网络行为的异常情况来识别危险。机器学习引擎以近乎实时的方式处理大量的数据，以检测重大事件。这些策略可以检测到所有内部威胁、未发现的恶意软件和政策违规行为：

• 让人们在浏览时保持安全。 机器学习可以通过预测网上的 "坏邻居 "来帮助用户避免连接到有害网站。机器学习检查互联网行为，以检测准备应对现有和新兴威胁的攻击基础设施。

• 终端恶意软件保护。 算法可以检测到以前从未见过的、试图在终端上运行的恶意软件。它根据已知的恶意软件特征和行为，检测新的有害文件和活动。

• 保护云中的数据。 机器学习可以分析可疑的云应用程序登录活动，检测基于位置的异常情况，并进行IP信誉分析，以确定云应用程序和平台的危险和风险。

机器学习的挑战

• 没有足够的数据训练** 。例如，如果你想让一个幼儿学习什么是苹果，你必须指着一个苹果反复地说苹果。孩子现在可以识别各种苹果了。

  另一方面，机器学习还没有到那一步；大多数算法需要大量的数据才能成功执行。对于一个简单的活动，需要成千上万的例子，而复杂的任务，如图片或语音识别，可能需要几十万（数百万）的实例。

• 数据质量差。如 果你的训练数据包含许多错误、异常值和噪音，你的机器学习模型将不会建立一个优秀的基本模式。因此，它的表现会非常糟糕。

  因此，要尽一切努力提高你的训练数据的质量。不管你在挑选和超调模型方面有多大的天赋，这个特点在帮助我们构建一个准确的机器学习模型方面是至关重要的。

• 机器学习是一个复杂的过程。 机器学习仍处于早期阶段，并在持续增长。实验和快速打击的实验正在进行中。因为这个过程在不断变化，犯错的危险更大，使学习更加困难。数据分析、数据删除、数据训练、高级数学计算和其他职责都是它的一部分。因此，这是一项极其复杂的技术，给机器学习专业人士带来了又一个巨大的挑战。

• 缺少数据训练。机 器学习过程中最重要的工作是训练数据以获得准确的结果。训练数据少的话，预测就会不正确或有偏差。为了帮助我们理解，让我们考虑一下这个例子。考虑一个机器学习系统，它类似于孩子的教育。你决定在某一天教育一个孩子如何区分苹果和西瓜。你会展示一个苹果与西瓜的颜色、形状和味道有什么不同。他将很快掌握以这种方式区分两者的艺术。

机器学习在安全领域的好处

该技术随着时间的推移而改进。

随着AI/ML学习商业网络的行为并发现网络上的模式，黑客闯入网络的难度就会增加。

• ML可以处理大型数据集： [](en.wikipedia.org/wiki/Next-g…

• 更快的检测和响应时间： 在防火墙中使用人工智能/ML软件，在笔记本电脑或台式机上使用反恶意软件，通过使威胁更加有效和反应迅速，促进了对人类参与的需求。

• 更好的整体安全性。 AI/ML同时保护宏观和微观层面，使恶意软件难以渗透。这使IT专业人员能够专注于更复杂的威胁，提升整体安全态势。

机器学习可以通过学习用户行为，识别正常和异常的访问模式，以及寻找低级别的恶意软件模式，极大地提高数字数据的安全性。然而，基于ML的网络安全必须克服至少两个挑战才能达到创新的普及阶段。黑客攻击的风险 ML安全算法和网络安全AI可以被黑客利用来制造恶意软件。