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机器学习如何完善网络安全?

发布时间:2022-03-27 01:43:19 所属栏目:电商 来源:互联网
导读:今天,如果不大大依赖机器学习,部署强大的网络安全解决方案是不可行的。同时,如果没有对数据集进行彻底、丰富和全面的处理,就很难正确地使用机器学习。 自动化任务 机器学习在网络安全中的潜力,可以简化重复性和耗时的过程,如分流情报、恶意软件检测、
  今天,如果不大大依赖机器学习,部署强大的网络安全解决方案是不可行的。同时,如果没有对数据集进行彻底、丰富和全面的处理,就很难正确地使用机器学习。
  
  自动化任务
 
  机器学习在网络安全中的潜力,可以简化重复性和耗时的过程,如分流情报、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。通过在安全工作流程中加入机器学习,企业可以更快地完成活动,并以仅靠人工能力无法做到的速度响应和补救风险。通过自动化重复性操作,客户可以简单地扩大或缩小规模而不改变所需的人数,从而降低费用。
 
  AutoML是一个术语,用于描述使用机器学习来实现活动自动化的过程。当开发中的重复过程被自动化,以帮助分析师、数据科学家和开发人员提高生产力,这被称为AutoML。
 
  威胁检测和分类
 
  为了识别和应对威胁,机器学习技术在应用中被采用。这可以通过分析安全事件的大型数据集和寻找有害的行为模式来实现。当可比较的事件被识别时,ML就会使用训练有素的ML模型自主地处理它们。
  
  WebShell
 
  WebShell 是一个恶意软件块,它被放入网站并允许用户更改服务器的 Web 根文件夹。因此,攻击者可以访问数据库。结果,不良行为者能够获取个人详细信息。可以使用机器学习来识别常规的购物车行为,并且可以对系统进行编程以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,可提供全面的可见性、检测帐户泄露以及缓解和检测恶意或异常内部行为,也是如此。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。如果网络上的设备执行了一个意外的行动,如工人在深夜登录、不可靠的远程访问或异常大量的下载,该行动和用户将根据其行为、模式和时间被分配一个风险等级。
  
  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人们可能完成的事情方面非常出色,而 PC 则擅长于此。尽管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并接受命令。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,它并不是灵丹妙药。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飞速发展,但技术的强大程度仅次于管理和使用它的分析人员的大脑。
 
  恶意的人总是会改进他们的技能和技术,以识别和利用缺陷。为了能够正确和快速地识别和应对网络威胁,将最好的技术和程序与行业专业知识相结合是至关重要的。

(编辑:核心网)

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