機器學習如何改善網路安全?

今天，如果不大大依賴機器學習，部署強大的網路安全解決方案是不可行的。同時，如果沒有對資料集進行徹底、豐富和全面的處理，就很難正確地使用機器學習。

MI可以被網路安全系統用來識別模式並從中學習，以檢測和防止重複攻擊，並適應不同的行為。它可以協助網路安全團隊在預防危險和應對現場攻擊方面更加積極主動。它可以幫助企業透過減少在平凡的任務中投入的時間，更有戰略性地使用他們的資產。

網路安全中的機器學習

ML可用於網路安全的不同領域，以改善安全程式，使安全分析師更簡單地迅速發現、優先處理、應對和補救新的威脅，以便更好地理解以前的網路攻擊，並建立適當的防禦措施。

自動化任務

機器學習在網路安全中的潛力，可以簡化重複性和耗時的過程，如分流情報、惡意軟體檢測、網路日誌分析和漏洞分析，這是一個重要的優勢。透過在安全工作流程中加入機器學習，企業可以更快地完成活動，並以僅靠人工能力無法做到的速度響應和補救風險。透過自動化重複性操作，客戶可以簡單地擴大或縮小規模而不改變所需的人數，從而降低費用。

AutoML是一個術語，用於描述使用機器學習來實現活動自動化的過程。當開發中的重複過程被自動化，以幫助分析師、資料科學家和開發人員提高生產力，這被稱為AutoML。

威脅檢測和分類

為了識別和應對威脅，機器學習技術在應用中被採用。這可以透過分析安全事件的大型資料集和尋找有害的行為模式來實現。當可比較的事件被識別時，ML就會使用訓練有素的ML模型自主地處理它們。

例如，利用妥協指標，可以構建一個資料庫，為機器學習模型提供資訊(IOC)。這些可以幫助實時監測、識別和應對威脅。惡意軟體活動可以使用ML分類演算法和IOC資料集進行分類。

Darktrace的一項研究，一個基於機器學習的企業免疫解決方案，聲稱在WannaCry勒索軟體爆發期間阻止了攻擊，就是這樣一個應用的例子。

網路釣魚

傳統的網路釣魚檢測演算法不夠快或不夠準確，無法識別和區分無害和惡意 URL。基於最新機器學習演算法的預測性 URL 分類方法可以檢測表明欺詐電子郵件的趨勢。為了實現這一目標，模型接受了電子郵件標題、正文資料、標點符號模式等特徵的訓練，以便對有害和良性的行為進行分類和區分。

WebShell

WebShell 是一個惡意軟體塊，它被放入網站並允許使用者更改伺服器的 Web 根資料夾。因此，攻擊者可以訪問資料庫。結果，不良行為者能夠獲取個人詳細資訊。可以使用機器學習來識別常規的購物車行為，並且可以對系統進行程式設計以區分正常行為和惡意行為。

使用者行為分析 (UBA) 是正常安全措施的補充層，可提供全面的可見性、檢測帳戶洩露以及緩解和檢測惡意或異常內部行為，也是如此。使用者行為模式使用機器學習演算法進行分類，以確定什麼是自然行為並檢測異常活動。如果網路上的裝置執行了一個意外的行動，如工人在深夜登入、不可靠的遠端訪問或異常大量的下載，該行動和使用者將根據其行為、模式和時間被分配一個風險等級。

網路風險計分

為網路段分配風險等級的定量方法有助於組織確定資源的優先次序。ML可用於檢查先前的網路攻擊資料集，並發現哪些網路區域更經常成為某些攻擊的目標。對於一個特定的網路區域，這個分數可以幫助評估攻擊的機會和影響。因此，組織不太可能成為未來攻擊的目標。

在做公司剖析時，你必須確定哪些領域如果被破壞，會毀掉你的公司。它可能是CRM系統、會計軟體或銷售系統。這都是為了確定你的業務中哪些領域是最脆弱的。例如，如果人力資源部門遭受挫折，你的公司可能有一個低風險評級。然而，如果你的石油交易系統出現故障，你的整個行業可能會隨之崩潰。每個企業都有自己的安全方法。而一旦你掌握了一個公司的錯綜複雜的情況，你就會知道應該保護什麼。如果發生了駭客攻擊，你就會知道該優先處理什麼。

人與人之間的互動

眾所周知，計算機在解決複雜問題和自動化人們可能完成的事情方面非常出色，而 PC 則擅長於此。儘管人工智慧主要與計算機有關，但人們需要做出有根據的判斷並接受命令。因此，我們可以得出結論，人不能被機器取代。機器學習演算法在解釋口語和識別人臉方面非常出色，但它們最終仍然需要人。

結論

機器學習是一項強大的技術。然而，它並不是靈丹妙藥。關鍵是要記住，雖然技術在不斷進步，人工智慧和機器學習也在飛速發展，但技術的強大程度僅次於管理和使用它的分析人員的大腦。

惡意的人總是會改進他們的技能和技術，以識別和利用缺陷。為了能夠正確和快速地識別和應對網路威脅，將最好的技術和程式與行業專業知識相結合是至關重要的。