近年來，國際上揭露的數(shù)據(jù)泄露事件可謂一波比一波嚴重。如今，企業(yè)迫切的需要相關(guān)技術(shù)來保護公司的基礎(chǔ)設(shè)施免受已知或未知的漏洞影響。在網(wǎng)絡(luò)安全方面，機器學(xué)習(xí)對改善惡意軟件檢測有著十分顯著的效果。
一些公司仍在與勒索軟件，網(wǎng)絡(luò)釣魚，數(shù)據(jù)泄露以及繞過其安全性并影響其預(yù)算的其他攻擊做斗爭。
市場調(diào)查發(fā)現(xiàn)，到2022年，數(shù)據(jù)保護和網(wǎng)絡(luò)恐怖主義將會增加安全需求，為網(wǎng)絡(luò)安全市場帶來超過2000億美元的增長。 針對關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的攻擊性日益增多以及惡意軟件的整體復(fù)雜性，促使安全專家采用機器學(xué)習(xí)算法來改善網(wǎng)絡(luò)安全。
盡管專家一再指出，機器學(xué)習(xí)不是萬能的，但它是一個堅固的網(wǎng)絡(luò)安全解決方案的組成部分。在網(wǎng)絡(luò)安全方面，機器學(xué)習(xí)的使用和影響是深遠的，因為該技術(shù)有很大的潛力，可以使該行業(yè)的安全方法發(fā)生革命性的變化，并通過自動化、網(wǎng)絡(luò)安全技能的差距消除和人為錯誤的減少來提高生產(chǎn)率。
機器學(xué)習(xí)算法被訓(xùn)練成基于對廣泛數(shù)據(jù)集的分析進行嚴格的預(yù)測，盡管相當(dāng)準(zhǔn)確，但這需要與其他安全層混合，因為也許可能會產(chǎn)生誤報。另一個需要考慮的問題是數(shù)據(jù)質(zhì)量和用于訓(xùn)練算法的容量。
在網(wǎng)絡(luò)安全方面，機器學(xué)習(xí)通過即時識別和刪除惡意程序來改善惡意軟件檢測方面非常有效，但它受到了數(shù)據(jù)集準(zhǔn)確性和當(dāng)前違規(guī)攻擊模式所產(chǎn)生的一些限制。 業(yè)界并未排除人類工程師更新機器學(xué)習(xí)算法的重要性，并確保學(xué)習(xí)和預(yù)測所基于的數(shù)據(jù)集準(zhǔn)確且復(fù)雜性。
機器學(xué)習(xí)已被廣泛應(yīng)用于多個行業(yè)，但由于其能夠?qū)崟r分類數(shù)據(jù)并分析惡意代碼，以確保威脅阻止橫向移動，因此它在安全領(lǐng)域已經(jīng)非常流行。 到目前為止，機器學(xué)習(xí)在高級端點保護方面證明了更加全面且有效，并且比傳統(tǒng)安全性更能阻止破壞。 機器學(xué)習(xí)對于網(wǎng)絡(luò)安全性來說是非常有價值的，因為在分類異常和涉及大量的協(xié)議方面困難重重，這是一個受到攻擊和難以保護的部分。
（原標(biāo)題：機器學(xué)習(xí)對網(wǎng)絡(luò)安全的影響）
