机器学习以其分析大型数据集和识别模式的能力而闻名。它基本上属于人工智能的一个子集。机器学习使用使用先前数据集和统计分析的算法来对行为做出假设和判断。由机器学习算法驱动的软件或计算机有一个优势：它们可以执行未被编程执行的功能。但是，尽管面临挑战，机器学习仍然是识别网络安全威胁和降低风险的理想选择。2018年，微软通过WindowsDefender做到了这一点。他们的软件配备了多层机器学习，甚至在加密矿工开始挖矿之前就成功识别并阻止了他们。攻击者试图通过特洛伊木马恶意软件在数千台计算机上安装加密货币矿工，但由于机器学习而失败。机器学习被网络安全专家广泛使用。它通过增加准确性和上下文智能来转变端点安全性。然而，受益于机器学习能力的人似乎不仅仅是网络安全专家。一些黑客还利用机器学习开发复杂的病毒软件和网络安全攻击，以绕过和欺骗安全系统。今天我们就来看看黑客利用机器学习窃取数据的7种方式。1.社会工程攻击人类是网络安全链中最薄弱的环节，网络犯罪分子对此心知肚明。社会工程攻击的增长趋势也证明了这一点。这些社会工程攻击的主要目的是诱骗人们提供敏感的个人和财务信息，或说服他们采取所需的行动。通过机器学习，黑客可以抓住机会获取有关企业、员工及其合作伙伴的敏感数据。更糟糕的是，机器学习可以复制基于社会工程的攻击，所以他们不需要太多时间来做这件事。2.网络钓鱼和鱼叉式网络钓鱼黑客试图通过训练机器学习算法来创造真实世界的情况。例如，黑客使用机器学习算法来破译某些服务提供商发送的自动电子邮件的模式。这使他们能够创建看起来像真实电子邮件的虚假消息，使收件人几乎无法分辨其中的区别，从而使他们能够获得用户ID和密码。这个问题很容易解决，最好的办法就是提高员工的网络安全意识，让他们参加网络安全培训课程，通过发动模拟攻击来测试反应。这清楚地说明了员工对这些网络钓鱼和鱼叉式网络钓鱼攻击的弹性如何。只有训练有素、具有网络安全意识的员工才能成为一种资产，因为他们不仅可以保护自己免受此类攻击，还可以在为时已晚之前识别并报告这些攻击。3、网络诈骗这里的网络诈骗是指黑客冒充一些大品牌、大公司的高层领导或名人，然后对其员工进行欺骗。相信大家还记得这两年经常发生的这种情况：给员工打电话，让他??帮忙发信息，员工问是谁，他就大声吼叫，利用员工对员工的恐惧心理老板提取信息。机器学习中的骗局做同样的事情。利用机器学习算法的力量，黑客首先从不同角度分析目标，然后尝试冒充公司老板。接下来，他们开始发送病毒式电子邮件。这还没完，这些黑客还会用机器学习算法来了解老板是怎么写的，什么文体，惯用语气词，怎么发邮件等等，一旦学习完成，他们就可以生成假的文字、视频并从中发出声音，然后诱使员工采取他们需要的行动。4.勒索软件等流氓软件流氓软件种类繁多，大多数网络安全攻击都使用流氓软件。可能是勒索软件、间谍软件、木马等。为了让这些流氓软件不那么容易被发现和清除，网络骗子甚至试图通过机器算法来增加这些流氓软件的复杂性。我们已经看到流氓软件可以通过改变行为模式来逃避安全保护系统的检测，所以最关键的是保持您的防病毒软件处于最新状态并备份您的数据。5.发现漏洞。不得不说，很多时候在“网络安全”领域，黑客总是比网络安全专家领先一步。不是为什么，因为黑客总是在寻找可以被利用的漏洞。一旦发现漏洞，就会抓住漏洞发起攻击。另一方面，网络安全专家需要更长的时间来修补这些漏洞。而机器学习可以帮助黑客更快地识别这些漏洞。在机器学习的帮助下，过去需要数天才能识别的漏洞或错误可以在几分钟内找到。这种缩短的时差很不寻常。6.非法密码和验证码相信大部分人还是在使用密码，包括企业，依然在使用密码对用户进行授权和认证。但是，无论您多么小心，无论您使用的应用程序多么可靠，密码都不是最安全的选择。黑客会使用暴力破解你的密码，而机器学习可以帮助他们加快破解密码的速度。此外，网络罪犯也在训练机器人来克服验证码等保护障碍。7.DDoS攻击网络攻击者可以使用机器学习来自动化网络安全攻击的不同部分和阶段。假设黑客计划发起网络钓鱼攻击。为此，他制作了一款钓鱼软件，想在不同的时间向不同的群体发送这封邮件。机器学习算法可以帮助他发起和控制僵尸网络和机器人机器的危险DDoS攻击。有句老话说得好：技术是一把双刃剑。怎么用全看挥剑者了。当然，我们也希望网络安全能够更好地走在黑客前面，更好地保护人们的数据安全、财产安全，甚至是人身安全。
