随着对在线网络、云计算和在线数据存储的依赖迅速增加，公司必须加强其网络安全程序。随着网络领域的发展，网络威胁的冲击也在不断扩大，使公司面临数据泄露、敏感数据丢失和其他不断演变的网络威胁的风险。组织必须改变其安全态势，超越基于边界的安全技术，并采用新的机器学习网络安全技术来增强网络安全。
机器学习是人工智能的一个子集，它使用以前数据集的算法和统计分析来对计算机的行为做出假设。然后，计算机可以调整其操作，甚至执行未编程执行的功能。这些能力使机器学习成为重要的网络安全资产。
根据 2023 年调查 在网络安全专家中，全球大约一半的受访者认为深度学习是最有前途的新兴人工智能（人工智能）或机器学习技术，用于改善网络安全防御，特别是识别加密流量中的恶意软件。 30% 的受访者表示，用于高级网络钓鱼检测的自然语言处理排名第二。近 20% 的参与者认为量子计算增强型人工智能算法是通过复杂密码学增强网络安全的最有前途的人工智能方法。
了解机器学习
机器学习 ( ML）是人工智能（AI）的一个分支，专注于创建能够根据所使用的数据进行学习或增强性能的系统。人工智能一词是指模仿人类智能的系统或机器。这些术语有时可以互换使用。人工智能和机器学习经常被放在一起讨论，但它们并不是同一件事。重要的是要记住，虽然所有机器学习都是人工智能，但并非所有人工智能都是机器学习.
共有三种标准机器学习方法：
- 监督学习：使用已标记的数据训练模型的技术，这意味着数据科学家知道所需的结果，并可以教导机器得出相同的结论。当算法通过研究这些例子进行学习后，机器可以在遇到新的、未标记的或未知的数据时自动做出预测。
- 无监督学习：与监督学习相反，数据未标记，结果未知。机器的任务是发现数据中的模式、趋势和相似性，并在不知道所需结果的情况下对它们进行分组。
- 强化学习：通过向机器提供定期反馈来训练算法。不期望的结果会受到惩罚，而积极的结果会得到加强，从而教会算法识别数据中的某些趋势并调整其决策策略以随着时间的推移提高其性能。
机器学习在预测和预防网络威胁中的作用
机器学习有益于各个行业的数据分析，从金融到医疗保健，再到机器人和质量控制。由于其广泛的应用，这个领域正在迅速发展。也就是说，如果正确理解和使用，机器学习可以帮助网络安全专业人员建立针对新兴安全风险的强大防御，并漏洞。
机器学习使网络安全实践超越了传统的基于规则的网络安全技术和基于签名的检测系统，从而使组织拥有更强大的安全态势。这些是将机器学习和人工智能引入网络安全的方法可以提高组织的网络安全性。
- 异常检测：机器学习模型可以分析大量数据，包括网络流量、系统日志和用户行为模式，从中识别异常并识别潜在威胁被检测到。机器学习模型建立了对给定网络或系统中“正常”行为的理解。通过这些知识，他们可以标记异常行为或潜在的安全威胁。
- 恶意软件检测：机器学习可以帮助识别和转化新的恶意软件品种。机器学习分析文件特征和代码行为，以检测其他防病毒工具经常忽视的恶意软件。
- 网络钓鱼检测：机器学习模型可以分析电子邮件内容、URL、用户行为和学习模式，机器学习可以通过这些模式识别和解决网络钓鱼尝试。
- 威胁搜寻：网络安全专家必须充分利用用于高级威胁搜寻的机器学习模型。通过适当的教育和实施机器学习威胁检测，组织可以及早检测新出现的威胁、识别零日攻击并解决高级持续性威胁 (APT)。
- 减少误报：机器学习比标准的基于规则的系统更有效，可以保证误报的减少，从而为安全团队腾出时间来检查和解决问题真正的威胁。
- 可扩展性：机器学习旨在适应不断变化的网络环境和大量数据。这在现代网络系统和传统周边防御可能不够的动态环境中非常重要。
- 云安全：随着组织越来越依赖云计算，在云环境中实施机器学习安全化技术将有助于识别和解决基于边界实践的数字威胁未能全面解决。
- 行为分析：机器语言持续分析和监控用户行为，以识别可疑或未经授权的活动。这称为用户和实体行为分析，或“UEBA”，这是一种机器学习技术，可帮助组织检测内部威胁和受损帐户。
在网络安全中使用机器学习的好处
- 快速综合大量数据：分析人员面临的最困难的任务之一是需要快速综合在攻击面上收集的情报，这些情报的生成速度通常比他们的团队可以手动处理。机器学习可以快速分析大量历史和动态情报，使团队能够近乎实时地操作来自各种来源的数据。
- 大规模激活专家智能：频繁的训练周期使模型能够不断地从不断变化的样本群体中学习，其中包括分析师标记的检测或分析师审查的警报。这可以阻止重复出现的误报，并允许模型学习和执行专家生成的基本事实。
- 自动执行重复性手动任务：将机器学习应用于特定目标可以帮助安全团队避免执行平凡的重复性任务，从而充当力量倍增器，使他们能够扩大响应规模接收警报并将时间和资源重新分配给复杂的战略项目。
- 提高分析师效率：机器学习可以通过实时、最新的情报增强分析师的洞察力，使分析师能够在威胁搜寻和安全运营方面有效地将资源分配给解决组织最关键的漏洞并调查时间敏感的机器学习警报检测。
机器学习在网络安全中的局限性
- 机器学习需要大量数据进行训练，这些数据既要包容、公正，又要高质量。
- 机器学习需要更多的计算能力，以及足够的时间让算法学习和进化。
- 数据解释有时也可能很困难。必须选择适当的算法。
- 想象一下，您正在使用不够大、无法包容的数据集来训练算法。由于训练集有偏差，您最终会得到有偏差的预测。机器学习很容易出错。
结论
由于网络威胁的形势不断变化，组织和个人都面临着持续的斗争。尽管传统的网络安全策略很重要，但面对快速发展的威胁，它们变得越来越不足。本研究旨在探讨机器学习对增强网络安全工作可能做出的宝贵贡献，特别强调威胁检测、预防和响应。
在本文中，我们研究了机器学习的不同应用。这些应用程序包括异常检测和基于签名的检测，以及行为分析、预测分析和自然语言处理。这些应用程序在识别和对抗威胁的能力方面已证明了其卓越的精度、速度和适应性。