如何使用機器學習和應用數據科學提高網絡安全
已發表: 2021-05-26機器學習和數據科學給技術領域帶來了重大變化。 目前，網絡犯罪分子使用人工智能等複雜技術發起網絡攻擊。 雖然數據科學可以監控這些變化，但它需要機器學習才能發揮作用。 在當前的網絡安全環境中，了解攻擊是如何發生的以及惡意軟件模式對於正確檢測和消除威脅非常重要。
機器學習有助於識別各種模式。 同樣，數據科學與機器學習技術一起工作，以梳理各種軟件模式並確定那些使您的組織面臨風險的模式。
定義機器學習和數據科學
如果您不熟悉網絡安全，則必須了解這些和其他網絡安全術語的含義。 機器學習涉及使用人工智能從採樣數據中學習。 另一方面，數據科學使用機器學習工具來解釋和改進原始數據的功能。 機器學習和應用數據科學的組合功能目前被用於各種領域，例如語音識別應用程序、流行病追踪器和個性化推薦。
為什麼將機器學習和應用數據科學用於網絡安全
如前所述，當前的網絡安全工具傾向於使用機器學習和應用數據科學進行高級保護。 如果您想知道為什麼以下是一些原因；
- 黑客使用先進的網絡攻擊技術
應該幫助“好人”的人工智能、機器學習和數據科學的好處也被“壞人”利用。 黑客使用類似的高級技術來自動搜索具有多個漏洞的企業。 他們可以輕鬆定位組織安全系統中的薄弱環節。 因此，為了進行競爭性防禦，網絡安全專家也應該利用這些先進的策略。
- 大數據輕鬆應對數據激增
與網絡攻擊相關的大量數據有利於開發更好的網絡安全系統。 然而，過多的數據帶來了處理和管理的困難，尤其是對於普通的網絡安全工具。 因此，通過機器學習和應用數據科學，安全專家可以篩選數據塊，以最高效率獲得更好的洞察力。
- 大數據依賴科學
即使網絡安全工具能夠以生成數據的速度處理數據，原始數據仍然需要分析。 為了使收集到的信息有用，企業應該對其進行科學解釋，並將調查結果納入其網絡安全戰略。
- 了解攻擊是如何發生的很重要
傳統的漏洞掃描程序和防病毒軟件只專注於發現和消除威脅。 然而，隨著數據科學的應用，網絡安全專家可以發現各種有利於攻擊的因素和威脅的具體特徵。 這包括分析威脅的入口點、黑客訪問的特定數據以及黑客的目標點。
了解攻擊如何發生的細節增加了消除網絡威脅並創建更好的網絡安全防禦的可能性。
網絡安全的機器學習和應用數據科學如何工作
機器學習和應用數據科學可以以多種方式用於網絡安全。 其中包括；
- 分類
分類是監督學習的一個子類，其中人工智能被提供數據和規則，指導人類程序員不同數據點之間的關係。 這種機器學習原理用於使用隨機森林分類器算法預測數據標籤。 網絡安全中使用分類來標記各種類型的攻擊，檢測各種惡意技術並找到常見的注入攻擊。
- 回歸
這也是主要以數值為中心的監督學習的一個子集。 回歸技術的目標是找出不同因素如何相互影響。 這可以幫助網絡安全專家發現可疑的 HTTP 請求，發現意外的系統調用，並將網絡數據包參數與其典型值進行比較。
- 聚類
與上面提到的技術不同，聚類是一種無監督學習的形式。 因此，雖然人類必須將數據集輸入人工智能，但係統會自行學習各種數據點之間的關係。 聚類的主要重點是根據彼此高度相似的數據點將數據分類為多個組。 集群可用於多種網絡安全技術，包括取證分析、檢測被盜管理員憑據。
網絡安全專家可以訓練人工智能識別網站和網絡系統上的遠程訪問，這可能暗示著黑客攻擊的企圖。 集群還有助於保護對電子郵件帳戶的惡意軟件攻擊。 它通過分離合法和可疑文件來防止員工下載惡意網絡釣魚電子郵件附件。
底線
網絡安全可防止滲透和數據洩露，同時使您的企業免受網絡攻擊的嚴重財務影響。 幸運的是，各種規模的企業都可以利用機器學習和應用數據科學來提供有價值的網絡安全保護。 教育你自己和你的團隊是偉大的第一步。 此外，如果您的任何員工是退伍軍人，他們可能有資格免費參加網絡安全課程。 小型和成熟的組織都容易受到網絡攻擊。 因此，通過加強安全防禦來保護您的業務是最好的預防策略。
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