在繁忙的數(shù)字生活中，網(wǎng)絡(luò)威脅變得更加復(fù)雜和頻繁。僅靠傳統(tǒng)的方法已經(jīng)無(wú)法確保網(wǎng)絡(luò)足夠安全。隨著網(wǎng)絡(luò)變得錯(cuò)綜復(fù)雜，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）越來(lái)越不可或缺。機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)加強(qiáng)防御，積極應(yīng)對(duì)新的威脅。

作為人工智能的一個(gè)關(guān)鍵組成部分，機(jī)器學(xué)習(xí)為計(jì)算機(jī)提供了類似人類的能力，可以在沒(méi)有直接編程的情況下從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出預(yù)測(cè)或決策。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，現(xiàn)在已逐漸將焦點(diǎn)對(duì)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)槠浞从沉巳祟惔竽X的工作方式。機(jī)器學(xué)習(xí)特別擅長(zhǎng)處理復(fù)雜的任務(wù)，尤其是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這也是成為現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)安全中識(shí)別和應(yīng)對(duì)威脅的關(guān)鍵工具的原因。

內(nèi)容概述：

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

迭代ML過(guò)程

特征工程

決策樹(shù)

集成學(xué)習(xí)

ML用例

用于數(shù)據(jù)處理的聚類

ML作為決策支持工具

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

通常，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分為三大類，每一類都有自己獨(dú)特的應(yīng)用程序和方法：

監(jiān)督學(xué)習(xí)：在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，算法提供了標(biāo)記的數(shù)據(jù)集，使其從示例中學(xué)習(xí)并預(yù)測(cè)正確的輸出。這種類型的學(xué)習(xí)進(jìn)一步分為兩個(gè)子類：分類和回歸。在網(wǎng)絡(luò)安全中，監(jiān)督學(xué)習(xí)被廣泛用于惡意軟件/網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)檢測(cè)、垃圾郵件過(guò)濾、圖像分類和欺詐檢測(cè)等任務(wù)。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法不依賴于標(biāo)記數(shù)據(jù)，用于識(shí)別沒(méi)有預(yù)定義類別的數(shù)據(jù)中的模式。聚類是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的一種先進(jìn)技術(shù)，用于客戶細(xì)分、異常檢測(cè)和傳入流分析。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)器在環(huán)境中根據(jù)獎(jiǎng)懲做出決策。這種類型的學(xué)習(xí)更先進(jìn)，可應(yīng)用于機(jī)器人、推薦系統(tǒng)和自適應(yīng)惡意軟件檢測(cè)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的類型及其應(yīng)用實(shí)例

迭代ML過(guò)程

機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程是高度迭代的，涉及各種關(guān)鍵步驟：

問(wèn)題定義：明確定義要解決的網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題。

數(shù)據(jù)收集：收集相關(guān)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，因?yàn)樗鼘?duì)模型有效性有顯著的影響。

數(shù)據(jù)探索：了解數(shù)據(jù)的特征、結(jié)構(gòu)和局限性，從而發(fā)現(xiàn)潛在的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：清理、轉(zhuǎn)換和組織數(shù)據(jù)，使其適合ML算法。

模型創(chuàng)建：選擇合適的算法，設(shè)計(jì)模型架構(gòu)，并在準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。

模型評(píng)估：評(píng)估模型的性能，以確保其符合需求。

模型部署：將模型實(shí)施到網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)中，主動(dòng)進(jìn)行保護(hù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程

特征工程

在為機(jī)器學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)備數(shù)據(jù)方面，特征工程發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。這些方法主要處理數(shù)字，將原始信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字形式，也稱為“特征”。該過(guò)程涉及制定相關(guān)特征，這些特征有效地指導(dǎo)算法推導(dǎo)特定查詢的解決方案。例如，在對(duì)文件進(jìn)行分類時(shí)，大小、類型和相關(guān)描述等屬性可能很有價(jià)值。

舉個(gè)例子，假設(shè)我們的目標(biāo)是生成關(guān)于公司客戶的預(yù)測(cè)模型。由于不可能將真人輸入算法，所以必須為模型提供這些客戶的代表性特征。我們需要仔細(xì)選擇這些特征，最大限度地提高與研究問(wèn)題的相關(guān)性。這些特征可以是靜態(tài)屬性，例如年齡、地理位置或經(jīng)常訪問(wèn)的購(gòu)物類別；也可以是基于客戶行為的動(dòng)態(tài)屬性，例如最近的活動(dòng)指標(biāo)：是否更改了密碼或使用了新位置？

特征舉例

對(duì)文件進(jìn)行分類時(shí)也采用同樣的方法。特征可能包括文件大小、類型、功能和其他描述性信息。特征工程的藝術(shù)和科學(xué)是機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的一大步，需要仔細(xì)考慮從而確保所選擇的特征能夠?yàn)樗惴ㄌ峁┯幸饬x的輸入，最終建立更準(zhǔn)確、更穩(wěn)健的模型。

決策樹(shù)

作為機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一個(gè)例子，讓我們來(lái)談?wù)剾Q策樹(shù)算法。決策樹(shù)是一種流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，類似于樹(shù)狀圖，節(jié)點(diǎn)表示屬性，葉子表示輸出或類標(biāo)簽。通過(guò)提出一系列問(wèn)題，算法在數(shù)據(jù)中導(dǎo)航從而做出決策。決策樹(shù)可以作為更先進(jìn)技術(shù)的基礎(chǔ)，如隨機(jī)森林。

決策樹(shù)示例

集成學(xué)習(xí)

集成學(xué)習(xí)將多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型組合在一起以提高準(zhǔn)確性。隨機(jī)森林就是這樣的技術(shù)，它可以根據(jù)數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練每棵樹(shù)，并根據(jù)票數(shù)多的做出決定。

另一種流行的集成學(xué)習(xí)是梯度提升。與獨(dú)立建造和訓(xùn)練樹(shù)木的隨機(jī)森林不同，梯度提升會(huì)按照順序建造樹(shù)木，每一棵新樹(shù)都是為了糾正前一棵樹(shù)所犯的錯(cuò)誤而設(shè)計(jì)的，從而逐步提高模型的性能。當(dāng)我們需要較高的預(yù)測(cè)能力時(shí)，梯度提升非常有效。目前梯度提升已成功用于各種網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用，例如識(shí)別釣魚(yú)頁(yè)面。

集成學(xué)習(xí)代表了機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序先進(jìn)的水平，展示了多個(gè)“較弱”的模型如何結(jié)合在一起形成一個(gè)“較強(qiáng)”的模型。

漸變?cè)鰪?qiáng)示例

機(jī)器學(xué)習(xí)用例

雖然我們考慮了許多先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，但它們?nèi)绾卧诰W(wǎng)絡(luò)安全中應(yīng)用和使用？讓我們來(lái)看看一些案例。

惡意軟件檢測(cè)

機(jī)器學(xué)習(xí)是對(duì)抗惡意軟件，或者簡(jiǎn)單地說(shuō)，是對(duì)抗有害軟件的強(qiáng)大工具。病毒、木馬、勒索軟件和間諜軟件等破壞性軟件可能會(huì)威脅數(shù)據(jù)安全、系統(tǒng)可靠性和隱私。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)，隨機(jī)森林和支持向量機(jī)（SVM）等算法構(gòu)成了惡意軟件檢測(cè)的主干。這些算法深入研究軟件二進(jìn)制文件的微小細(xì)節(jié)，因?yàn)檫@些細(xì)節(jié)就像軟件程序的DNA。通過(guò)研究這些二進(jìn)制信息，可以發(fā)現(xiàn)代碼中隱藏的威脅；還可以發(fā)現(xiàn)可能被人類分析師忽視的模式和異常之處，從而加快檢測(cè)速度。

網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)檢測(cè)

網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊是一種常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，旨在誘騙人們泄露登錄信息、信用卡號(hào)或社會(huì)安全詳細(xì)信息等敏感數(shù)據(jù)。這種攻擊通常偽裝成合法的電子郵件或網(wǎng)站，欺騙用戶相信他們正在與一個(gè)值得信賴的網(wǎng)站交互。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型由梯度提升和決策樹(shù)等算法提供支持，可以以驚人的速度分析大量電子郵件內(nèi)容和網(wǎng)站URL。這些算法有能力檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)最微小的跡象，如可疑的電子郵件地址、細(xì)微的拼寫(xiě)錯(cuò)誤、URL異?；?qū)€(gè)人數(shù)據(jù)的異常請(qǐng)求。

通過(guò)在惡意軟件和網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)檢測(cè)中使用ML的預(yù)測(cè)能力，網(wǎng)絡(luò)安全措施變得更加積極主動(dòng)。配備ML的系統(tǒng)可以預(yù)先識(shí)別和減輕威脅，而不是在發(fā)生后對(duì)違規(guī)行為做出反應(yīng)。

異常檢測(cè)

異常檢測(cè)是指發(fā)現(xiàn)行為異常的數(shù)據(jù)點(diǎn)，顯示意外模式。想象一個(gè)具有簡(jiǎn)單一維值的數(shù)據(jù)集，其中大多數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)都聚集在一個(gè)中心點(diǎn)的周圍。假如一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)偏離了這個(gè)組，那么很容易將其標(biāo)記為異常。在單個(gè)變量數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)異常可能非常直接。

但是，隨著數(shù)據(jù)變得越來(lái)越復(fù)雜，這項(xiàng)任務(wù)更具挑戰(zhàn)性。例如，在有兩個(gè)變量的數(shù)據(jù)集中，分別考慮每個(gè)變量時(shí)，異?？赡懿粫?huì)顯現(xiàn)；只有同時(shí)查看這兩個(gè)變量時(shí)才能發(fā)現(xiàn)異常。當(dāng)處理包含數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)變量的數(shù)據(jù)集時(shí)，檢測(cè)異常會(huì)變成一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，需要仔細(xì)檢查變量組合，才能有效地發(fā)現(xiàn)潛在的異常情況。

異常檢測(cè)技術(shù)

異常檢測(cè)在網(wǎng)絡(luò)安全中有多種重要應(yīng)用：

網(wǎng)絡(luò)異常：網(wǎng)絡(luò)是網(wǎng)絡(luò)攻擊者的主要目標(biāo)，檢測(cè)異常網(wǎng)絡(luò)行為對(duì)于防止數(shù)據(jù)泄露和未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)至關(guān)重要。異常檢測(cè)技術(shù)有助于識(shí)別異常網(wǎng)絡(luò)流量，指出潛在的網(wǎng)絡(luò)入侵或可疑活動(dòng)。

信用卡欺詐：在金融部門，異常檢測(cè)在檢測(cè)欺詐性信用卡交易發(fā)揮著關(guān)鍵作用。它能夠分析交易模式并識(shí)別異常活動(dòng)，例如在短時(shí)間內(nèi)從不同地點(diǎn)購(gòu)買，或偏離持卡人消費(fèi)習(xí)慣的大額購(gòu)買。

可疑客戶行為：

在電子商務(wù)和在線服務(wù)中，異常檢測(cè)被用來(lái)發(fā)現(xiàn)可疑的客戶行為。它有助于識(shí)別偏離用戶典型交互的活動(dòng)，例如異常登錄位置或多次登錄嘗試失敗，這可能表明有人在嘗試未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)或帳戶泄露。

異常檢測(cè)技術(shù)的選擇在很大程度上取決于數(shù)據(jù)類型和任務(wù)的具體要求。在存在已知模式的情況下，可以將靜態(tài)規(guī)則與ML模型相結(jié)合，以提高檢測(cè)精度。了解要檢測(cè)的異常類型也至關(guān)重要。數(shù)據(jù)是平衡的、具有自相關(guān)的還是多變量的，都會(huì)影響異常檢測(cè)策略的選擇。

用于數(shù)據(jù)處理的聚類

通過(guò)聚類算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理也是機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全中有價(jià)值的用例。在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，遇到大量獨(dú)立和未知文件的任務(wù)可能會(huì)令人望而生畏。聚類技術(shù)通過(guò)相似性進(jìn)行分組來(lái)拯救數(shù)據(jù)，從而降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜性并使其更易于管理。

聚類算法，如K-Means和層次聚類，都有助于將大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)點(diǎn)轉(zhuǎn)換為定義良好的對(duì)象組。通過(guò)相似性組織數(shù)據(jù)，分析師可以更清楚地了解整個(gè)數(shù)據(jù)集，使數(shù)據(jù)分析更加高效。

傳入流群集

集群在網(wǎng)絡(luò)安全中的一個(gè)顯著好處是自動(dòng)注釋數(shù)據(jù)。當(dāng)對(duì)象組包含已注釋的對(duì)象時(shí)，可以自動(dòng)處理已注釋的部分。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可用于將新樣本與先前分類的樣本進(jìn)行比較，從而簡(jiǎn)化流程并減少所需的人工注釋量。

傳入流集群-注釋過(guò)程

通過(guò)將數(shù)據(jù)組織成有意義的集群，網(wǎng)絡(luò)安全專家可以更全面地了解數(shù)據(jù)集。這種增強(qiáng)的知識(shí)能夠更好地做出決策，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的威脅評(píng)估和對(duì)潛在安全風(fēng)險(xiǎn)做出更快的反應(yīng)。

聚類算法在增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。隨著數(shù)據(jù)變得更加結(jié)構(gòu)化和基于相似性進(jìn)行分組，手動(dòng)數(shù)據(jù)分析的負(fù)擔(dān)顯著減輕。分析師可以專注于高優(yōu)先級(jí)任務(wù)，將重復(fù)和耗時(shí)的任務(wù)留給聚類算法。

機(jī)器學(xué)習(xí)作為決策支持工具

雖然機(jī)器學(xué)習(xí)很強(qiáng)大，但也必須認(rèn)識(shí)到它的局限性。機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，結(jié)果如何取決于所用數(shù)據(jù)的質(zhì)量。了解手頭的數(shù)據(jù)和問(wèn)題對(duì)于成功實(shí)施至關(guān)重要。在某些情況下，現(xiàn)成的解決方案可能就足夠了，反而復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可能沒(méi)有必要。

ML作為決策支持工具

機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域開(kāi)辟了新的道路。從檢測(cè)惡意軟件和網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊到處理大量數(shù)據(jù)和識(shí)別異常，機(jī)器學(xué)習(xí)是一套多功能的工具來(lái)加強(qiáng)數(shù)字防御。隨著網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的不斷發(fā)展，對(duì)于應(yīng)對(duì)新的威脅和確保網(wǎng)絡(luò)安全來(lái)說(shuō)，支持機(jī)器學(xué)習(xí)至關(guān)重要。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)不是一個(gè)神奇的解決方案，但如果經(jīng)過(guò)深思熟慮和戰(zhàn)略性的應(yīng)用，它將成為一個(gè)寶貴的決策支持工具，從而幫助網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人員自信地駕馭復(fù)雜的數(shù)字安全世界。