随着对在线网络、云计算和在线数据存储的依赖性迅速增加，公司必须加强网络安全措施。随着网络环境的发展，网络威胁也在不断增加，使公司面临数据泄露、敏感数据丢失和其他网络威胁的风险。企业必须改变其安全态势，超越基于边界的安全技术，并采用新的机器学习网络安全技术来加强网络安全。
机器学习是人工智能的一个子集，它使用来自以往数据集和统计分析的算法，对计算机的行为做出假设。然后，计算机可以调整自己的行为，甚至执行程序未设定的功能。这些能力使机器学习成为重要的网络安全资产。
根据2023年对网络安全专家的调查，全球约有一半的受访者认为深度学习是最有前途的新兴人工智能或机器学习技术，可用于提高网络安全防御能力，特别是识别加密流量中的恶意软件。30%的受访者认为，用于高级网络钓鱼检测的自然语言处理排名第二。近20%的受访者认为，量子计算增强型人工智能算法是最有希望通过复杂的加密技术提高网络安全的人工智能方法。
了解机器学习
机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个分支，其重点是创建能够根据所利用的数据进行学习或提高性能的系统。人工智能指的是模仿人类智能的系统或机器。这两个词有时可以互换使用。人工智能和机器学习经常被放在一起讨论，但它们的含义并不相同。重要的是要记住，虽然所有机器学习都是人工智能，但并非所有人工智能都是机器学习。
有三种标准的机器学习方法：
监督学习：用已经标注的数据来训练模型的技术，这意味着数据科学家知道所需的结果，可以教机器得出相同的结论。算法通过研究这些示例进行学习后，机器就能在遇到新的、无标签的或未知的数据时自动做出预测。
无监督学习：与监督学习相反，数据是无标记的，结果是未知的。机器的任务是发现数据中的模式、趋势和相似性，并在不知道预期结果的情况下对它们进行分组。
强化学习：通过给机器定期反馈来训练算法。非期望的结果会受到惩罚，而积极的结果则会得到强化，从而教会算法识别数据中的某些趋势，并调整其决策策略，从而随着时间的推移提高其性能。
机器学习在预测和预防网络威胁中的作用
从金融、医疗保健到机器人和质量控制，机器学习在各行各业的数据分析中都大有裨益。由于其应用范围广泛，该领域的发展日新月异。也就是说，如果理解和使用得当，机器学习可以帮助网络安全专业人员针对新出现的安全风险和漏洞建立强大的防御。
机器学习使网络安全实践超越了传统的基于规则的网络安全技术和基于签名的检测系统，从而使企业具备更强的安全态势。以下是将机器学习和人工智能应用到网络安全中可以提高企业网络安全的方法。
异常检测：机器学习模型可以分析海量数据，包括网络流量、系统日志和用户行为模式，从中发现异常并检测潜在威胁。机器学习模型能够理解特定网络或系统中的“正常”行为。通过这些知识，它们可以标记异常行为或潜在的安全威胁。
恶意软件检测：机器学习可以帮助识别和转换新的恶意软件。机器学习可以分析文件特征和代码行为，从而检测出经常被其他杀毒工具忽略的恶意软件。
网络钓鱼检测：机器学习模型可以分析电子邮件内容、URL、用户行为和学习模式，从而识别和处理网络钓鱼企图。
威胁应对：网络安全专家必须充分利用机器学习模型来应对高级威胁。通过适当的教育和实施机器学习威胁检测，企业可以及早发现新出现的威胁，识别零日攻击，并应对高级持续性威胁（APT）。
减少误报：人工智能比基于规则的标准系统更有效，可确保减少误报，从而为安全团队腾出时间来检查和处理真正的威胁。
可扩展性：机器学习能够适应不断变化的网络环境和更大的数据量。这在现代网络系统和动态环境中非常重要，因为在这些环境中，传统的外围防御可能并不足够。
云安全：随着企业越来越依赖云计算，在云环境中实施机器学习安全技术将有助于识别和解决基于标准外围的实践无法完全解决的数字威胁。
行为分析：机器语言可持续分析和监控用户行为，以识别可疑或未经授权的活动。这被称为用户和实体行为分析，或“UEBA”，它是一种机器学习技术，可帮助企业检测内部威胁和受损账户。
在网络安全中使用机器学习的优势
1、快速综合大量数据：分析师面临的最困难任务之一就是需要快速综合在攻击面收集到的情报，而这些情报的生成速度通常快于分析师团队的手动处理速度。机器学习可以快速分析海量历史和动态情报，使团队能够近乎实时地操作各种来源的数据。
2、大规模启用专家级智能：频繁的训练周期使模型能够持续从不断变化的样本群中学习，其中包括分析师标记的检测或分析师审查的警报。这可以阻止反复出现的误报，并使模型能够学习和执行专家生成的基本事实。
3、实现重复性人工任务自动化：将机器学习应用于特定目标可帮助安全团队避免琐碎、重复的任务，使他们能够扩大对收到的警报的响应范围，并将时间和资源转向战略性项目和复杂的任务。
4、提高分析师效率：机器学习可以通过实时、最新的情报提高分析师的洞察力，使威胁猎取和安全运营部门的分析师能够有效分配资源，以解决组织最关键的漏洞问题，并调查具有时间敏感性的ML警报检测。
机器学习在网络安全中的局限性
机器学习需要大量的数据来进行训练，这些数据既要具有包容性和公正性，又要具有较高的质量。
机器学习需要更强的计算能力，以及足够的时间让算法学习和发展。
数据解释有时可能也很困难。必须选择合适的算法。
如果训练算法时使用的数据集不够大，不具有包容性。由于训练集有偏差，最终得出的预测结果也会有偏差。机器学习很容易犯错。
结论
面对不断变化的网络威胁，企业和个人都面临着持续的挑战。尽管传统的网络安全战略非常重要，但面对快速发展的威胁，这些战略正变得越来越不充分。本问旨在探讨机器学习对加强网络安全工作可能做出的宝贵贡献，尤其侧重于威胁检测、预防和响应。
在本文中，我们研究了机器学习的不同应用。这些应用包括异常检测和基于签名的检测，以及行为分析、预测分析和自然语言处理。这些应用在识别和应对威胁的能力方面已经证明了其卓越的精确度、速度和适应性。
参考链接：https://dzone.com/articles/the-use-of-machine-learning-in-cybersecurity-threa
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