网络安全是任何公司的重要组成部分。不仅公司，甚至政府都需要一流的网络安全，以确保他们的数据保持私密性，不会被黑客入侵或泄露给全世界！随着人工智能和机器学习的日益普及，这些技术甚至正在成为网络安全领域的关键参与者。机器学习在网络安全中有许多应用，包括识别网络威胁、改进可用的防病毒软件、打击也使用 AI 功能的网络犯罪等。
最后一点非常重要，因为许多网络犯罪分子还使用人工智能和机器学习来改进和增强他们的网络攻击。根据凯捷研究所进行的一项研究，人工智能对于网络安全是必要的，因为黑客已经将其用于网络攻击。 75% 的受访高管还认为，人工智能可以更快地响应安全漏洞。因此，基于机器学习的网络安全软件正迅速成为必需品，而不仅仅是奢侈品。
因此，让我们看看公司可以使用哪些机器学习在网络安全中的前 5 大应用，以确保它们的安全。公司可以通过首先在现有的网络安全协议中实施人工智能，然后转向专业的人工智能和机器学习网络安全供应商来轻松做到这一点。这可以通过使用预测分析来检测威胁和恶意活动、使用自然语言处理来确保安全、增强基于生物识别的登录技术等来实现。
1. 网络威胁识别
网络安全是所有公司的一个非常重要的组成部分。毕竟，如果黑客设法进入他们的系统，他们就是干杯！网络安全最困难的部分是确定进入系统的连接请求是否合法，并且任何可疑的活动（例如接收和发送大量数据）都是公司专业人员的工作或某些网络威胁。对于网络安全专业人员来说，这是很难识别的，尤其是在请求范围一直在数千个且人类并不总是准确的大公司中。这就是机器学习可以为专业人士提供很多帮助的地方。由 AI 和 ML 提供支持的网络威胁识别系统可用于监控所有呼出和传入呼叫以及对系统的所有请求，以监控可疑活动。例如， Versive是一家人工智能供应商，提供与 AI 结合的网络安全软件。
2. 基于人工智能的杀毒软件
通常建议在使用任何系统之前安装 Antivirus。这是因为防病毒软件通过扫描网络上的任何新文件来确定它们是否与已知病毒或恶意软件签名匹配，从而保护您的系统。但是，这种传统的防病毒软件需要不断升级才能跟上正在创建的新病毒和恶意软件的所有升级。这就是机器学习非常有用的地方。与机器学习集成的防病毒软件试图通过其异常行为而不是其签名来识别任何病毒或恶意软件。通过这种方式，它可以管理常见的和以前遇到的威胁，以及来自最近创建的病毒或恶意软件的新威胁。例如，一家软件公司 Cylance开发了一种智能防病毒软件，它可以从头开始学习如何检测病毒或恶意软件，因此不依赖于识别它们的签名来检测它们。
3. 用户行为建模
一些网络威胁可以通过窃取任何用户的登录凭据然后非法登录网络来攻击特定公司。这很难被普通的防病毒软件检测到，因为用户凭据是真实的，网络攻击甚至可能在没有人知道的情况下发生。在这里，机器学习算法可以通过使用用户行为建模来提供帮助。可以训练机器学习算法来识别每个用户的行为，例如他们的登录和注销模式。然后，只要用户的行为不符合他们的正常行为方式，机器学习算法就可以识别它，并提醒网络安全团队出现异常情况。当然，用户行为模式的一些变化是完全自然的，但这仍然有助于比传统方法捕获更多的网络威胁。例如，Darktrace提供的网络安全软件，利用机器学习，通过分析网络流量信息，识别系统中所有用户的正常行为模式。
4. 对抗人工智能威胁
许多黑客现在正在利用技术并使用机器学习来查找安全和黑客系统中的漏洞。因此，公司以火攻毒并使用机器学习进行网络安全非常重要。随着网络攻击变得越来越精通，这甚至可能成为防御网络攻击的标准协议。考虑到利用 EternalBlue 的毁灭性 NotPetya 攻击，这是微软 Windows 操作系统中的一个软件漏洞。除非网络安全软件也使用相同的技术，否则在人工智能和机器学习的帮助下，这些类型的攻击在未来可能会变得更具破坏性。这方面的一个例子是Crowdstrike ，这是一家网络安全技术公司，它使用 Falcon Platform 是一种充满人工智能的安全软件来处理各种网络攻击。
5. 电子邮件监控
监控公司员工的官方电子邮件帐户以防止网络钓鱼等网络安全攻击非常重要。网络钓鱼攻击可以通过向员工发送欺诈性电子邮件并要求他们提供与工作相关的敏感信息、银行和信用卡详细信息、公司密码等私人信息来实现。网络安全软件和机器学习可用于避免这些通过监控员工的专业电子邮件来检查是否有任何功能表明存在网络安全威胁，从而防止网络钓鱼陷阱。自然语言处理也可用于扫描电子邮件并查看是否有任何可疑内容，例如可能表明电子邮件是网络钓鱼企图的某些模式和短语。例如， Tessian是一家著名的软件公司，提供电子邮件监控软件，可用于检查电子邮件是否是网络钓鱼企图或数据泄露。这是使用自然语言处理和异常检测技术来识别威胁来完成的。
机器学习和网络安全的未来
机器学习仍然是网络安全领域的一个相对较新的补充。然而，上面给出的机器学习在网络安全中的 5 个应用是该领域的一个良好开端。唯一要记住的是，机器学习算法应该最大限度地减少误报，即他们认为是恶意的或网络攻击的一部分但并非如此的行为。公司需要确保他们咨询他们的网络安全专家，他们可以提供最佳解决方案，使用机器学习更精确地识别和处理新的和不同类型的网络攻击。