网络安全中的机器学习_安全 机器学习

对于动态且强大的安全平台，基于机器学习 (ML) 的工具可能是一个重要元素。

该技术可用于各种任务，例如检测恶意软件和网络异常、对用户行为进行分类、对漏洞和威胁进行优先级排序，以及准确预测未来的攻击。此外，它们的使用可以帮助提高模型风险、简化威胁分类，甚至准确预测即时和潜在的攻击。此外，基于机器学习的自动化通过最大限度地减少手动工作来减轻员工的负担。因此，机器学习在网络安全方面具有巨大的潜力 - 但在企业环境中实施机器学习时应该注意什么？

监督和非监督学习

监督学习方法使用准备好的数据集来帮助算法区分有害数据和无害数据。在使用指定的目标变量分析输入数据后，它可以创建预测并提出精确的建议。它是机器学习的主要类型。例如，监督学习用于对威胁进行分类：如果数据集中具有与历史数据相似的特征，则解决方案可以独立地从数据集中识别潜在威胁。

然而，在无监督学习中，算法独立地探索数据的结构，而无需接收预先已知的目标值。然后他将它们分组（“聚类”）。无监督学习可以为网络安全团队提供正常和异常行为的概述。

生成式人工智能（GenAI）通过集成监督学习和无监督学习扩展了机器学习的范围。该技术利用监督学习的数据分析和预测能力，结合无监督学习的模式识别和探索性质。GenAI 主要可用于源代码解释、策略分析、取证或渗透测试等领域。

数据是关键

为了确保机器学习算法正确执行并产生期望的结果，必须输入大量高质量的数据。这些数据集应代表每个公司预期的威胁，以便机器学习工具能够学习正确的模式和规则。它们还应该是最新的并不断更新。

来自不同来源的数据彼此不能很好地交互，并且由于不同的数据类型或分类而存在差距，因此机器很难评估。为了让算法充分发挥其潜力，数据应该始终完整、一致和正确。

机器学习是预测性的，而不是确定性的

机器学习处理概率和结果概率。也就是说，它使用提供的数据和过去的结果来预测未来的潜在结果。这使得机器学习具有预测性。尽管预测不是确定性的，但它们通常非常准确，而且比人工分析后的预测速度要快得多。

回归、分类、聚类和关联规则

根据要解决的问题类型，机器学习有不同的方法，例如回归、聚类和关联分析。回归旨在做出连续的输出或预测。在网络安全领域，它可用于检测欺诈。分类和聚类将数据分为组或类别，聚类是根据数据的相似性进行专门分组。在分类过程中，算法将观察结果排列或分组到预定义的类别中，以便能够区分垃圾邮件和无害数据。

关联规则学习利用以前的数据经验来推荐特定的结果，速度比人类更快。如果网站发生事件，可以自动提供解决方案。

机器学习及其局限性

机器学习算法在模式识别和预测方面非常有效。然而，它们也需要大量资源，并且通常很容易出错，因为数据集的范围有限，因此机器学习工具也可能达到其极限。

人与机器之间的协作

为了提高网络安全中基于机器学习的算法的性能，人类和机器必须协同工作。虽然机器学习算法可以执行数据分析，但这并不能取代网络安全团队及时了解最新技术突破和威胁形势变化的责任。

与其他工具的无缝集成和交互

网络安全环境中使用的新机器学习技术只有在无缝集成到流程和技术环境中时才能发挥作用。例如，如果几天后才能阻止或补救威胁，那么更快地识别威胁几乎没有什么附加价值。

因此，在 ML 方面不要被炒作所迷惑，而是检查在哪些领域使用基于 ML 的解决方案确实有意义，这一点至关重要。