今天，如果我们不太依赖机器学习，就不可能部署强大的网络安全解决方案。同时，如果数据集没有完全、丰富和全面的处理，就很难正确地使用机器学习。
MI网络安全系统可以用来识别和学习模式，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积极地预防危险，应对现场攻击。它可以帮助企业更有战略性地利用他们的资产，以减少在普通任务中投入的时间。
机器学习在网络安全中
ML可用于网络安全的不同领域，以改善安全程序，使安全分析师更简单地迅速发现、优先处理、应对和补救新的威胁，以便更好地理解以前的网络攻击，并建立适当的防御措施。
自动化任务
机器学习在网络安全中的潜力可以简化分流情报、恶意软件检测、网络日志分析和漏洞分析等重复和耗时的过程，这是一个重要的优势。通过在安全工作过程中加入机器学习，企业可以更快地完成活动，并以人工能力无法实现的速度响应和补救风险。通过自动重复操作，客户可以在不改变所需人数的情况下简单地扩大或缩小规模，从而降低成本。
AutoML这是一个术语，用来描述使用机器学习来实现活动自动化的过程。它被称为帮助分析师、数据科学家和开发人员提高生产力的重复过程AutoML。
威胁检测和分类
机器学习技术用于识别和应对威胁。这可以通过分析安全事件的大数据集和寻找有害行为模式来实现。当识别可比事件时，ML将使用训练有素ML模型独立处理它们。
例如，使用妥协指标可以构建数据库，为机器学习模型提供信息(IOC)。这些可以帮助实时监测、识别和应对威胁。恶意软件活动可以使用ML分类算法和IOC数据集进行分类。
Darktrace一项基于机器学习的企业免疫解决方案的研究声称是WannaCry就是这样一个应用的例子，勒索软件在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准确，无法识别和区分无害和恶意 URL。基于最新机器学习算法的预测性 URL 分类方法可以检测欺诈电子邮件的趋势。为了实现这一目标，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培训，以分类和区分有害和良性的行为。
WebShell
WebShell 是一个恶意软件块，放入网站，允许用户更改服务器 Web 根文件夹。因此，攻击者可以访问数据库。因此，不良行为者可以获得个人详细信息。传统的购物车行为可以通过机器学习来识别，系统可以编程来区分正常和恶意行为。
用户行为分析(UBA) 是正常安全措施的补充层，可以提供全面的可见性，检测账户泄漏，缓解和检测恶意或异常的内部行为。用户行为模式使用机器学习算法进行分类，以确定什么是自然行为，并检测异常活动。如果网络上的设备在深夜登录、不可靠的远程访问或大量异常下载等意外行为，该行动和用户将根据其行为、模式和时间。
网络风险评分
为网络段分配风险等级的定量方法有助于组织确定资源优先级。ML它可以用来检查以前的网络攻击数据集，并发现哪些网络区域往往成为某些攻击的目标。这个分数有助于评估特定网络区域攻击的机会和影响。因此，组织不太可能成为未来攻击的目标。
在做公司分析时，你必须确定哪些领域会被破坏。它可能是CRM系统、会计软件或销售系统。这一切都是为了确定你的业务中哪些领域最脆弱。例如，如果人力资源部门遭受挫折，你的公司可能会有低风险评级。然而，如果你的石油交易系统出现故障，你的整个行业可能会崩溃。每个企业都有自己的安全方法。一旦你掌握了一家公司复杂的情况，你就会知道该保护什么。如果发生黑客攻击，你就会知道该优先考虑什么。
人与人之间的互动
众所周知，计算机在解决复杂问题和自动化问题方面做得很好， PC 擅长这一点。虽然人工智能主要与计算机有关，但人们需要做出有根据的判断和接受命令。因此，我们可以得出结论，人不能被机器取代。机器学习算法在解释口语和识别人脸方面非常出色，但它们最终仍然需要人。
结论
机器学习是一项强大的技术。然而，它不是灵丹妙药。关键是要记住，虽然技术在不断进步，人工智能和机器学习也在快速发展，但技术的强度仅次于管理和使用其分析师的大脑。
恶意的人总是提高他们的技能和技术来识别和利用缺陷。为了正确、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。