机器学习如何应用于网络安全?机器学习之量子加速解析!

本文中，小编将对机器学习予以介绍，如果你想对机器学习的详细情况有所认识，或者想要增进对机器学习的了解程度，不妨请看以下内容哦。

一、机器学习如何应用于网络安全

网络攻击数量的增加迫使组织不断监控和关联整个网络基础设施及其用户的数百万个外部和内部数据点。大量实时数据的手动管理变得困难。这就是机器学习有帮助的地方。

机器学习可以实时识别网络中的某些模式和异常，并预测海量数据集中的威胁。通过使此类分析自动化，网络管理员可以轻松地检测威胁并快速隔离情况，而减少人力。

1. 网络攻击识别/预防

网络行为是机器学习系统中用于异常检测的重要参数。机器学习引擎实时处理大量数据以识别威胁、未知恶意软件和违反政策的行为。

如果发现网络行为在预定义行为范围内，则接受网络事务，否则在系统中触发警报。这可用于防止多种攻击，如 DoS、DDoS 和 Probe。

2. 网络钓鱼预防

很容易诱骗某人点击看似合法的恶意链接，然后试图突破计算机的防御系统。机器学习有助于预测可疑网站，以帮助防止人们连接到恶意网站。

例如，文本分类器机器学习模型可以读取和理解 URL，并首先识别那些欺骗性的网络钓鱼 URL。这将为最终用户创造更安全的浏览体验。

二、机器学习之量子加速

对于机器学习领域来说，经典算法的最佳性能并不总是已知的。比如Shor的整数分解量子算法可在多项式时间内完成，而且至今也没有发现可在次指数时间内完成的经典算法。从这一点来看，这个算法在经典算法中应该算是最优的了，但同时经典算法能够超越这一速度的可能性也没有被排除。

要确定量子和经典机器学习之间的优势，需要依赖一台已有的量子计算机。对于一个特定的问题，将这台己有的量子计算机与经典计算机作比较，是目前体现量子优越性的一个有效且直观的手段，我们一般称这种实验为“基准测试”。

因此，目前一般使用理想情况下的复杂化理论来表征机器学习中的量子加速，即查询复杂度和门复杂度。

查询复杂度衡量的是经典算法或量子算法对信息源的查询数量。如果解决问题所需的查询数量比经典算法要少，则会导致量子加速。同时，为了确定门复杂性，我们需要对获得目标结果所需的基本量子门的数量进行统计。查询和门复杂度是一个理想化的模型，可量化解决一类问题所需的资源。

从目前的发展来看，小型量子计算机和大型专用量子模拟器，退火器等在机器学习和数据分析中有着巨大的潜在用途。但是，对于量子算法执行所需的量子硬件，虽然有几种相应的技术取得了较为长足的进步，但仍尚未完善。

现在一个较为方便的办法，是在实验室里构造一台量子计算机，并通过量子云计算的方法，提供具有50-100个量子位的量子计算服务。在专用量子信息处理器方面，例如量子模拟器，量子退火器，集成光子芯片，氮空位中心金刚石阵列，qRAM和超导电路等等，将继续在尺寸和复杂性上发展。

量子机器学习为小型量子计算机提供了一系列潜在的应用，并由专用的量子信息处理器，数字量子处理器和传感器加以补充和增强。

值得一提的是，使用集成的超导电路(其原理上是可扩展的)构建并运行了约2000量子比特的量子退火器，可以支持并加速绝大多数量子机器学习算法。量子退火器实现量子机器学习算法的最大挑战包括改善连接性，并在量子位之间实现更通用的可调的耦合。在最近的研究中，使用硅集成的光子器件已经能构造具有约100个可调干涉仪的可编程量子光学阵列。

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