如果不严重依赖机器学习，今天部署强大的网络安全解决方案是不可行的。同时，如果不对数据集进行彻底、丰富和全面的处理，就很难正确地进行机器学习。网络安全系统可以使用MI来识别模式并从中学习，以检测和防止重复攻击并适应不同的行为。它可以帮助网络安全团队更主动地预防威胁和响应现场攻击。它通过减少在日常任务上的时间来帮助企业更有策略地使用他们的资产。网络安全中的机器学习ML可用于网络安全的不同领域，以改进安全程序，并使安全分析师更容易快速发现、确定优先级、响应和补救新威胁，以更好地了解以前的网络攻击，并制定适当的防御措施。机器学习在网络安全中具有自动化任务的潜力，这些任务可以简化重复且耗时的过程，例如分类智能、恶意软件检测、网络日志分析和漏洞分析，这是一个重要的优势。通过将机器学习纳入安全工作流程，组织可以更快地完成活动，并以单靠人力无法达到的速度响应和补救风险。通过自动化重复操作，客户可以简单地扩大或缩小规模而无需改变所需人数，从而降低成本。AutoML是一个术语，用于描述使用机器学习来自动化活动的过程。当开发中的重复过程自动化以帮助分析师、数据科学家和开发人员提高工作效率时，它被称为AutoML。威胁检测和分类为了识别和应对威胁，应用程序采用了机器学习技术。这可以通过分析大型安全事件数据集并寻找有害行为模式来实现。当识别出可比较的事件时，ML会使用经过训练的ML模型自动处理它们。例如，使用妥协指标，可以构建一个数据库来为机器学习模型提供信息（IOC）。这些可以帮助实时监控、识别和响应威胁。可以使用ML分类算法和IOC数据集对恶意软件活动进行分类。Darktrace的一项研究是此类应用的一个示例，Darktrace是一种基于机器学习的企业免疫解决方案，声称在WannaCry勒索软件爆发期间阻止了攻击。网络钓鱼传统的网络钓鱼检测算法不够快或不够准确，无法识别和区分无害和恶意URL。基于最先进的机器学习算法的预测性URL分类方法可检测表明欺诈性电子邮件的趋势。为实现这一目标，该模型接受了电子邮件标题、文本数据、标点符号模式等特征的训练，以对有害和良性行为进行分类和区分。WebShellWebShell是一种植入网站的恶意软件，允许用户更改服务器的Web根文件夹。因此，攻击者可以获得对数据库的访问权限。结果，不良行为者能够获得个人详细信息。机器学习可用于识别常规购物车行为，系统可通过编程区分正常行为和恶意行为。用户行为分析(UBA)是正常安全措施的补充层，提供全面的可见性、检测帐户泄露以及减轻和检测恶意或异常的内部行为。使用机器学习算法对用户行为模式进行分类，以确定什么是自然行为并检测异常活动。如果网络上的设备执行意外操作，例如工作人员深夜登录、不可靠的远程访问或异常大的下载，系统将根据这些操作和用户的行为、模式和习惯为他们分配风险级别一天中的时间。将风险级别分配给网段的定量方法有助于组织对资源进行优先排序。ML可用于检查以前的网络攻击数据集，并发现网络的哪些区域更经常成为某些攻击的目标。对于特定的网络区域，此分数可以帮助评估攻击的机会和影响。因此，组织不太可能成为未来攻击的目标。在进行公司概况分析时，您必须确定哪些领域如果受到干扰会毁掉您的公司。它可以是CRM系统、会计软件或销售系统。这一切都是为了确定您的业务的哪些领域最容易受到攻击。例如，如果人力资源部门遭遇挫折，贵公司的风险评级可能较低。但是，如果您的石油交易系统出现故障，您的整个行业可能会随之崩溃。每个企业都有自己的安全方法。一旦掌握了一家公司的复杂性，您就会知道要保护什么。如果有黑客攻击，您就会知道优先考虑什么。人与人之间的交互??众所周知，计算机在解决复杂问题和自动化人类可能实现的事情方面表现出色，而PC在这方面做得很好。尽管人工智能主要与计算机有关，但人类需要做出有根据的判断并接受命令。因此，我们可以得出结论，人类无法被机器取代。机器学习算法非常擅长解释口头语言和识别人脸，但它们最终仍然需要人类。结论机器学习是一项强大的技术。然而，它不是万灵药。关键是要记住，虽然技术在进步，人工智能和机器学习也在快速发展，但技术的强大程度取决于管理和使用它的分析师的大脑。恶意的人总是在提高他们的技能和技术来识别和利用漏洞。为了能够正确、快速地识别和应对网络威胁，将最佳技术和程序与行业专业知识相结合至关重要。
