如何使用机器学习和应用数据科学提高网络安全
已发表: 2021-05-26机器学习和数据科学给技术领域带来了重大变化。 目前，网络犯罪分子使用人工智能等复杂技术发起网络攻击。 虽然数据科学可以监控这些变化，但它需要机器学习才能发挥作用。 在当前的网络安全环境中，了解攻击是如何发生的以及恶意软件模式对于正确检测和消除威胁非常重要。
机器学习有助于识别各种模式。 同样，数据科学与机器学习技术一起工作，以梳理各种软件模式并确定那些使您的组织面临风险的模式。
定义机器学习和数据科学
如果您不熟悉网络安全，则必须了解这些和其他网络安全术语的含义。 机器学习涉及使用人工智能从采样数据中学习。 另一方面，数据科学使用机器学习工具来解释和改进原始数据的功能。 机器学习和应用数据科学的组合功能目前被用于各种领域，例如语音识别应用程序、流行病追踪器和个性化推荐。
为什么将机器学习和应用数据科学用于网络安全
如前所述，当前的网络安全工具倾向于使用机器学习和应用数据科学进行高级保护。 如果您想知道为什么以下是一些原因；
- 黑客使用先进的网络攻击技术
应该帮助“好人”的人工智能、机器学习和数据科学的好处也被“坏人”利用。 黑客使用类似的高级技术来自动搜索具有多个漏洞的企业。 他们可以轻松定位组织安全系统中的薄弱环节。 因此，为了进行竞争性防御，网络安全专家也应该利用这些先进的策略。
- 大数据轻松应对数据激增
与网络攻击相关的大量数据有利于开发更好的网络安全系统。 然而，过多的数据带来了处理和管理的困难，尤其是对于普通的网络安全工具。 因此，通过机器学习和应用数据科学，安全专家可以筛选数据块，以最高效率获得更好的洞察力。
- 大数据依赖科学
即使网络安全工具能够以生成数据的速度处理数据，原始数据仍然需要分析。 为了使收集到的信息有用，企业应该对其进行科学解释，并将调查结果纳入其网络安全战略。
- 了解攻击是如何发生的很重要
传统的漏洞扫描程序和防病毒软件只专注于发现和消除威胁。 然而，随着数据科学的应用，网络安全专家可以发现各种有利于攻击的因素和威胁的具体特征。 这包括分析威胁的入口点、黑客访问的特定数据以及黑客的目标点。
了解攻击如何发生的细节增加了消除网络威胁并创建更好的网络安全防御的可能性。
网络安全的机器学习和应用数据科学如何工作
机器学习和应用数据科学可以以多种方式用于网络安全。 其中包括；
- 分类
分类是监督学习的一个子类，其中人工智能被提供数据和规则，指导人类程序员不同数据点之间的关系。 这种机器学习原理用于使用随机森林分类器算法预测数据标签。 网络安全中使用分类来标记各种类型的攻击，检测各种恶意技术并找到常见的注入攻击。
- 回归
这也是主要以数值为中心的监督学习的一个子集。 回归技术的目标是找出不同因素如何相互影响。 这可以帮助网络安全专家发现可疑的 HTTP 请求，发现意外的系统调用，并将网络数据包参数与其典型值进行比较。
- 聚类
与上面提到的技术不同，聚类是一种无监督学习的形式。 因此，虽然人类必须将数据集输入人工智能，但系统会自行学习各种数据点之间的关系。 聚类的主要重点是根据彼此高度相似的数据点将数据分类为多个组。 集群可用于多种网络安全技术，包括取证分析、检测被盗管理员凭据。
网络安全专家可以训练人工智能识别网站和网络系统上的远程访问，这可能暗示着黑客攻击的企图。 集群还有助于保护对电子邮件帐户的恶意软件攻击。 它通过分离合法和可疑文件来防止员工下载恶意网络钓鱼电子邮件附件。
底线
网络安全可防止渗透和数据泄露，同时使您的企业免受网络攻击的严重财务影响。 幸运的是，各种规模的企业都可以利用机器学习和应用数据科学来提供有价值的网络安全保护。 教育你自己和你的团队是伟大的第一步。 此外，如果您的任何员工是退伍军人，他们可能有资格免费参加网络安全课程。 小型和成熟的组织都容易受到网络攻击。 因此，通过加强安全防御来保护您的业务是最好的预防策略。
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