隨著時間的推移，數字世界呈指數級增長。隨著它的擴展，我們正在發現它的真正潛力和價值。但陰陽概念在互聯網領域也很流行。因此，這里也有“惡有惡報”，因為網絡攻擊籠罩著一切數字化領域。

　　在網絡安全中使用機器學習來發現類似的惡意軟件和惡意鏈接，而不是網絡犯罪，它不會逃避過濾器、繞過 CAPTCHA 檢查并生成有針對性的網絡釣魚電子郵件。比較兩者時，網絡安全似乎對機器學習具有更加統一的用途。但未來規避惡意軟件和網絡釣魚的趨勢可能對網絡安全行業構成重大威脅。

　　網絡攻擊已成為一種日益嚴重的威脅，對政府、商業組織和個人來說都是個問題。根據 2019 年的一份報告，2018 年惡意軟件攻擊約為 100 億次。更可怕的是，隨著技術的增強，網絡犯罪分子也隨之發展。

　　結果，他們可以提高他們的技能并無縫地欺騙你。網絡攻擊不僅有可能擾亂企業，還可能對一個人的技術資源造成嚴重損害。但是機器學習如何檢測網絡攻擊呢？以及這兩者有什么關系？

　　好吧，傳統的網絡監控工具不再起作用了。因此，必須尋找新的先進方法來檢測和預防網絡攻擊。這正是機器學習發揮作用的地方！

　　因此，基本上機器學習算法能夠對看不見的數據進行分類并預測該數據的未來，這意味著它在網絡安全中具有多種用途。但是，機器學習的相同功能也可用于惡意上下文。

　　讓我們從什么是機器學習開始？

　　機器學習本質上是一種自動化分析模型構建的數據分析方法。它也可以被定義為人工智能的一個分支，它源于這樣一種觀念，即系統具有識別模式、從數據中學習以及以最少的人為干預做出決策的潛力。

　　在機器學習中，研究計算機算法以改善數據和經驗的使用。此外，機器學習也被稱為人工智能的一部分。

　　如何使用機器學習來檢測網絡攻擊？

　　機器學習是目前最熱門的技術趨勢之一，因為它有可能徹底改變現代安全架構。如上所述，機器學習具有無需編程即可學習的能力。

　　機器學習算法通常用于檢測兩大攻擊王：拒絕服務 （DoS） 和分布式拒絕服務 （DDoS）。因此，無論何時檢測到攻擊，都可以向組織的安全工程師發送電子郵件通知。

　　為此，可以使用分類算法來確定它是否是 DoS/DDoS 攻擊。支持向量機 （SVM） 是此類分類算法的一個很好的例子，因為它可以有效地分析數據和識別模式。

　　最近的 DDoS 攻擊旨在劫持網絡攝像頭、路由器、電話、吸塵機器人等連接設備。很難檢測到我們的設備可能從何處、何時以及如何受到攻擊，因此對網絡攻擊的絕對預防似乎有些遙遠- 截至目前。

　　然而，可以肯定地說，最好的出路是早期檢測。早期檢測有助于降低上述攻擊可能造成的不可挽回的損害的風險。今后，商業組織可以使用機器學習等解決方案在初始階段檢測網絡攻擊，以盡量減少其影響。

　　結論

　　在現實世界的攻擊中，尚未發現構成最嚴重風險的規避惡意軟件。從絕對意義上講，網絡安全中的機器學習比其網絡攻擊對手更加先進和廣泛實施。然而，隨后幾年甚至可能會看到惡意活動的轉變，其中人工智能是其核心。