网络安全中的机器学习

机器学习模型主要分为三种类型：

监督机器 学习通过利用人类已分析和标注的数据训练模型，帮助其识别能够预测标签的模式，并将这些模式应用于新数据的识别。 监督学习擅长对数据进行分类，准确识别分布式拒绝服务攻击（DDoS）等特定威胁的独特模式。

无监督机器学习通过在未标注数据上训练模型，使模型能自主发现数据中的潜在模式、结构或群组，并识别这些特征组合。 这种机器学习方法擅长识别新型且复杂的攻击模式，发现传入流量中的异常，并有效应对零日攻击。

强化机器学习通过反复试验不断优化模型的决策方法，基于奖励与惩罚持续尝试新策略，以实现奖励最大化。 该机器学习模型能够有效识别各种网络攻击，并且随着时间推移其检测效率持续提升。

机器学习因其能够自动处理复杂任务、识别海量数据中的模式，并实时发现不断变化的威胁，正被广泛应用于各类网络安全功能中。

我们通过从日志、暗网内容和威胁报告等海量、多样的数据源中提炼出可执行的洞见，显著提升了网络威胁情报的价值，帮助你发现新兴的攻击趋势、威胁行为模式和妥协迹象。 机器学习模型擅长异常检测，它们通过学习用户、设备或应用的正常行为，精准识别出可能意味着安全漏洞、内部威胁或配置错误的异常偏离。

我们利用机器学习实时检测网络流量，识别诸如命令与控制通信、数据泄露尝试或网络内部横向渗透等可疑行为。 这对发现规避特征检测的复杂威胁至关重要。

风险评分是机器学习赋能的另一项网络安全策略。 我们利用机器学习算法通过分析多种数据点——例如用户行为、资产敏感度和威胁可能性——动态地评估和排序风险，生成基于威胁对组织潜在影响的情境感知风险评分。 这在检测机器人和恶意自动化时尤为关键，因为攻击者会伪造遥测信号来掩盖他们的活动，使其看似合法流量。 例如，他们会轮换IP地址，使用不同的自治系统编号（ASN，一个互联网网络的标识符），或更改浏览器的用户代理字符串，从而逃避检测。 机器学习通过识别多个数据点中细微且异常的模式，帮助揭露这些欺骗手法，而这些通常是人力或规则系统难以发现的。

机器学习对于恶意程序检测也非常有价值，因为它提供了超越静态、基于签名的安全方法的动态功能。 机器学习能够更快、更适应、更准确地识别已知和未知威胁，包括 以前未被发现的恶意软件，包括零日和多态变种。

我们越来越多地利用机器学习自动化渗透测试的各个环节，帮助安全专家通过模拟网络攻击来识别计算系统或平台中的安全漏洞。 机器学习能挖掘可利用的攻击路径，分析漏洞，或模拟攻击者行为，帮助您在真正攻击发生前发现和修补薄弱环节。

我们将这些机器学习应用场景划分为三大类：

• 更快且更精准地发现威胁。  我们采用机器学习的安全方案，实时分析海量数据，精准识别异常、可疑模式和已知风险指标，显著提升威胁检测速度与准确度。 机器学习算法通过学习正常用户和系统行为，及时标记异常偏离，帮助您实时应对潜在恶意活动。
• 主动发现并修复网络漏洞。 在攻击者利用前识别弱点，是实现主动威胁管理的关键。 我们借助机器学习支持的安全工具，利用威胁情报、仿真和建模，为漏洞评级并优先处理，实现快速修复。
• 通过自动化重复任务提升 IT 效率。 许多网络安全操作重复且耗时，我们利用机器学习自动化这些任务，加快并保证安全操作的稳定性，让您的安全团队能专注于战略规划和决策。

将机器学习模型引入网络安全最重要的优势，是它能以远超人类能力的速度和规模，分析海量且多样化的数据——包括网络流量、用户行为、系统日志以及威胁情报。 机器学习能实时识别复杂的模式、关联和异常，帮助安全系统更早地发现并应对威胁，通常能在攻击造成重大损害前及时反应。 同时，机器学习算法在持续获取更多数据过程中不断优化，使检测机制不断变得更智能、更适应新的挑战。

对企业来说，这意味着安全态势更加稳固。借助支持 ML 的解决方案，您可以自动更新安全策略，识别现有短板，主动修复漏洞，并减少人为错误导致的弱点或配置失误。 采用 ML 的安全解决方案还能帮助您更快适应不断演变的网络威胁，及时发现新威胁并主动调整防御体系。 提升 IT 生产效率也是将 ML 融入网络安全的重要优势之一。 通过自动化绝大多数威胁检测和应对工作，这些系统释放您的 IT 人力资源，使其能够从容开展战略规划，并利用实时洞察与威胁情报优化作战方案。

要充分发挥机器学习对网络安全的影响和优势，您需要获取高质量的数据和遥测信息，这些是构建准确、感知可控且高效模型的关键动力。 没有自动化的数据来源，机器学习系统将无法持续学习、优化，也无法提供有价值的洞察。 为许多组织而言，确保这些自动化数据流的畅通是一大难题。