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。
MI可以被网络安全系统用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。它可以协助网络安全团队在预防危险和应对现场攻击方面更加积极主动。它可以帮助企业通过减少在平凡的任务中投入的时间，更有战略性地使用他们的资产。
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。
例如，利用妥协指标，可以构建一个数据库，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的一项研究，一个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，就是这样一个应用的例子。
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。基于最新机器学习算法的预测性 URL 分类方法可以检测表明欺诈电子邮件的趋势。为了实现这一目标，模型接受了电子邮件标题、正文数据、标点符号模式等特征的训练，以便对有害和良性的行为进行分类和区分。
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。
网络风险计分
为网络段分配风险等级的定量方法有助于组织确定资源的优先次序。ML可用于检查先前的网络攻击数据集，并发现哪些网络区域更经常成为某些攻击的目标。对于一个特定的网络区域，这个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。
在做公司剖析时，你必须确定哪些领域如果被破坏，会毁掉你的公司。它可能是CRM系统、会计软件或销售系统。这都是为了确定你的业务中哪些领域是最脆弱的。例如，如果人力资源部门遭受挫折，你的公司可能有一个低风险评级。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随之崩溃。每个企业都有自己的安全方法。而一旦你掌握了一个公司的错综复杂的情况，你就会知道应该保护什么。如果发生了黑客攻击，你就会知道该优先处理什么。
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。
