机器学习在网络安全领域的应用 Demystifying Cybersecurity with Machine Learning

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

什么是机器学习（Machine Learning）？又是如何应用在网络安全领域呢？本文将详细阐述其定义、分类及历史沿革，同时介绍一些机器学习的基本概念和技术，帮助企业界更好地理解和掌握机器学习在网络安全领域的应用。通过相关案例实践，全面理解机器学习技术，能够更好的保障公司网络安全。

2.基础知识

2.1.什么是机器学习？

机器学习(ML)是一类人工智能的研究方法，它可以让计算机从数据中自动学习并进一步改善性能。在过去几十年里，机器学习技术已经应用在了各个领域，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、生物信息学等等。2006年，美国斯坦福大学的Andrew Ng教授团队提出了“机器学习”这一术语，并将其定义为“一系列算法和统计模型，用于从训练数据中发现模式并作出预测。”因此，机器学习可分为两大类：

1. 监督学习（Supervised learning）：监督学习就是给计算机提供已知答案的数据集，然后训练计算机去学习这些数据的规律，使得计算机具备分析新数据的能力。常用的监督学习算法包括线性回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）等。

2. 无监督学习（Unsupervised learning）：无监督学习是指计算机没有被告知任何标签或目标结果的学习过程。在这种学习过程中，计算机需要自己发现数据中的模式，并以此建立模型，而无需依赖于任何外部参考。常用的无监督学习算法包括聚类、关联规则、高维空间的降维等。