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IT外包网管服务，网络安全领域机器学习的困难与对策

发布者：上海IT外包来源：http://www.lanmon.net点击数：827

蓝盟IT小贴士，来喽！
基于机器学习、深度学习的网络安全应用研究是近年来网络安全领域的热门研究方向。从所见资料来看，安全专家已在异常过程行为检测、恶意代码检测、网络入侵检测等方面进行了广泛的学术研究。但是，我们的直观感觉是，主流的安全制造商没有大规模引进这些技术使用，市场上采用的机械学习、深度学习的安全产品也相当有限。与机器学习、深度学习在人脸识别、推荐系统、舆论监督等方面大规模成功的应用相比，在网络安全领域的表现必然有特殊的原因。本文深入探讨机器学习、深度学习等技术在网络安全领域应用面临的困难及其对策。这些困难并没有使机器学习、深度学习成为网络安全领域的不当工具，但这些困难是行业未能大规模采用机器学习、深度学习技术的主要原因。同时，近年来媒体的报道倾向于夸大人工智能技术的成果，忽视了这些存在的缺陷和困难，方向偏向。对此，决策者不应该只被其表面的光所迷惑，而应该对人工智能技术有足够明确的认知，本论文希望为这方面的认知提供可以探讨的方向。
(1)商业合作框架中的数据共享
当然，这可以在存储了相当于自己的数据的前提下合作共享，网络安全领域的数据共享必须不违反《网络安全法》等法律法规
(2)依赖现有的检查工具实现一定程度的自动数据收集和标记
现有的威胁检测工具对于相应的任务必然具有相当的检测能力，如果将其改造成自动化的标记工具就可以解决这个问题
(3)随时随机应变，方便

收集数据还是决定任务难题的问题没有标准答案，选择可能因组织而异。某个组织收集了大量的数据，然后考虑这些数据可以做什么，某个组织首先确定任务，列出必要的数据类型，然后收集这些数据。这个顺序只要是可能的即可。

文/上海蓝盟 IT外包专家

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