最近网络攻击的威胁急剧增加，传统措施现在似乎不够有效。正因为如此，网络安全领域的深度学习正在快速发展，并可能成为解决所有网络安全问题的关键。随着技术的出现，对数据安全的威胁也有所增加，需要使用网络安全工具来保护组织的运营。然而，由于对大多数网络安全工具的依赖，企业正在苦苦挣扎。组织依靠签名或妥协证据来测试他们用来保护业务的技术的威胁??检测能力。因为它们只对识别感知到的风险有用，所以这些技术对未知攻击毫无用处。这就是网络安全中的深度学习可以改变事件进程的地方。深度学习是机器学习的一个分支，专门利用数据分析来解决问题。通过让深度神经网络处理世界上其他机器学习无法处理、消化和处理的大量数据，我们正在模仿大脑及其工作方式。深度学习在网络安全中的应用网络安全行业面临诸多挑战，深度学习技术或许是其救星。行为分析对于任何企业而言，基于深度学习的安全策略都是关于跟踪和检查用户活动和习惯的。因为它覆盖了安全机制，有时不会触发任何信号或警报，所以它比针对网络的传统恶意行为更难检测。例如，当员工将其合法访问用于恶意目的而不是从外部闯入系统时，就会发生内部攻击，这使得许多网络保护系统无法有效抵御此类攻击。针对这些攻击的一种有效防御是用户和实体行为分析(UEBA)。经过一段时间的调整，它可以学习典型的员工行为模式，识别可能是内部攻击的可疑活动，例如在异常时间访问系统，并发出警报。入侵检测入侵检测和预防系统(IDS/IPS)识别可疑的网络活动，防止黑客获得访问权限，并通知用户。它们通常具有众所周知的签名和常见的攻击格式。这有助于防范数据泄露等风险。以前，ML算法处理此操作。然而，由于这些算法，系统产生了一些误报，这让安全团队的工作更加吃力，让本已过度疲惫的人雪上加霜。深度学习、卷积神经网络和递归神经网络(RNN)可用于通过更准确地分析流量、减少误报数量以及协助安全团队区分恶意和合法网络活动来开发更智能的ID/IP系统。处理恶意软件传统的恶意软件解决方案，如典型的防火墙，使用基于签名的检测技术来查找恶意软件。该公司维护着一个已知风险数据库，该数据库会定期更新以包括最近出现的全新危害。虽然这种方法可以有效应对基本威胁，但无法应对更复杂的威胁。深度学习算法可以识别更复杂的威胁，因为它们不依赖于典型攻击技术的已知签名和记忆。相反，它会熟悉系统并且可以看到可能是恶意软件或恶意活动迹象的奇怪行为。电子邮件监控为了阻止任何形式的网络犯罪，监控员工的官方电子邮件帐户至关重要。例如，网络钓鱼攻击通常通过向员工发送电子邮件并向他们索取敏感信息来实施。深度学习和网络安全软件可用于防止此类攻击。使用自然语言处理，可以检查电子邮件是否有任何可疑活动。结论自动化对于抵御企业必须应对的大量风险至关重要，但简单的机器学习限制太多，仍然需要大量调整和人工参与才能产生预期的结果。网络安全的深度学习超越了持续改进和学习，因此它可以预测危险并在危险发生之前将其阻止。
