机器学习在网络安全中的关键作用

今天主要介绍的是，机器学习在网络安全中的关键作用。2019年，由于黑客攻击和其他类型的网络攻击，在线记录超过6.27亿条。对于进行在线交易的任何人来说，这都是一个惊人的数字，但是被阻止的攻击数量要高得多，因此值得乐观。随着COVID-19将许多公司推向远程工作世界，在线交易和记录指数呈上升增长。大多数专家认为，即使COVID-19目前得到缓解，很多人的生活又回到了原来的状态，但远程工作仍将继续非常受欢迎。

对于企业而言，远程工作的优点很多，对于许多员工而言，现在尝试找到他们能找到的最佳工作时，这是一项要求。当员工偏远时，成本会降低，员工通常会更快乐，这意味着员工流失率以及相关的时间和成本会减少。但是，最大的弊端之一就是对企业网络安全的威胁不断增加。随着黑客开展业务的手段不断发展，公司保护自己的方式也必须不断发展。如今，人工智能和机器学习已成为对抗网络威胁的两个关键组成部分。

　　什么是机器学习？

大多数人都听说过人工智能一词。机器学习在某种程度上使它迈出了一步。以视频游戏为例：玩家可以与计算机对战，但通常情况下，预先编程的计算机不会开始学习玩家的趋势，因此最终，玩家可以随着时间的流逝而进步并与计算机抗衡。通过机器学习，对人工智能进行编程，以识别趋势并从中“学习”，随着时间的流逝，其智能水平也在不断提高。

一个很好的例子是在线订单向您提供“您可能喜欢的其他东西”。在这种情况下，计算机已经利用了来自其他购买者的数据和算法，以试图向您展示心智相似的人购买的其他物品。

　　网络安全中的机器学习

机器学习的确是一把两把剑，黑客也可以利用它。但是，与进攻性手段相比，当用于防御性手段时，它往往更繁荣。通过机器学习，在确定某些商品的预计价格时，回归和预测变得更加容易，更准确地说，通过正确的编程，它们可以轻松实现。在网络安全方面，机器学习可以确定何时发生了超出预期范围的可疑交易，这通常预示着某种欺诈行为。

分类是机器学习的另一个领域，可以使网络安全飞跃并立即生效。如果以两种不同的方式进行交易，则机器学习可以标记在这两种方式之外创建的任何类型的交易，从而再次识别潜在的欺诈性交易。

如前所述，机器学习不会解决所有网络威胁，因为它可以被场景的方方面面利用，但是随着机器确实开始识别出哪种输入是欺诈性的，该技术可以简单地识别出这些输入方式与Netflix认识到您确实喜欢俗气的喜剧或恐怖电影一样，并推荐新的内容。“这是两年前的欺诈，现在我又看到了……现在是欺诈的吗？” 在这种情况下将是计算机的想法。

网络保护更多地是为了确保个人信息的安全而不是金钱，但是相对于业务而言，其重要性几乎是相同的。现在有这么多人在远程工作，网络安全比以往任何时候都更加困难，但是机器学习可以再次帮助解决它周围的弊端。

只要您的团队精通如何在网络保护中发挥自己的作用，密码安全性，在公共场所中退出网络等，机器学习就可以确定何时出现异常情况，最终防止欺诈与金融交易有关的方式。

　　未来

机器学习已经是一项边缘化的技术，计算机似乎比我们有时更了解自己。但是，就像任何伟大的技术一样，如果以正确的方式使用该技术，并竭尽所能地加入“好人”团队，则它可以而且将继续增加网络和Web事务的安全性。

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