如何用机器学习治理网络安全?机器学习在工业领域存在哪些瓶颈?

在下述的内容中，小编将会对机器学习的相关消息予以报道，如果机器学习是您想要了解的焦点之一，不妨和小编共同阅读这篇文章哦。

一、如何用机器学习治理网络安全

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。手动管理大量实时数据变得困难。这就是机器学习的用武之地。

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。通过自动化此类分析，网络管理员可以轻松检测威胁并快速隔离情况，同时减少人力。

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策略的行为。

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

2. 网络钓鱼防护

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非常容易。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，并首先识别这些欺骗性网络钓鱼 URL。这将为最终用户创造更安全的浏览体验。

机器学习在网络中的集成不仅限于上述用例。可以在使用ML进行网络和网络安全领域开发解决方案，通过从网络和机器学习的角度阐明机会和研究来解决未解决的问题。

二、机器学习在工业领域中存在哪些瓶颈

机器学习的方法解决人工智能面对的一系列问题。机器学习通过计算机算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。机器学习应用实战经验来改善自身的能力，获得的数据越多，准确性会越高。

在工业领域机器学习是人工智能支撑下的分支深度学习和神经网络都属于人工智能的子类目，其中通过采用深度学习的算法计算数据训练模型，做出预测的准确率和人工判断相差无几。将深度学习算法应用在工业视觉检测机器人上，可大幅提升作业性能，并实现制造流程的自动化利无人化。

机器学习在工业领域中也存在瓶颈，主要有以下几个方面。

1、训练算法数据的质量

深度学习的训练数量不良品与良品的数据训练效果，标注数据，其中数据的质量、归一化方法、分布等对模型的效果影响较大。例如，如果数据量太多时，训练数据越多效果越精准，那么就需要较高的计算能力和计算成本。如果数据量太少时，模型的预测能力一般较差。

2、工程师调试经验

机器学习的相关算法和方法具有一定的门槛，在对原理不清楚的情况下进行实验，难以取得理想的效果，所以要求工程师不仅具有工程实现的能力，还需具备线性代数、统计学等娄学基础，并理解数据科学和机器学习的常见算法。

3、计算能力

由于在深度学习训练过程中需要不断调参，甚至重新设计网络结构，所以训练周期一般要几周甚至数月，并且随着模型复杂度增加，对计算资源(GPU)要求更高，一般模型越大应用时效率越低。

4、机器学习的不可解释性

在机器学习中，深度学习模型在解释模型中参数方面较差，如果在工业应用中除了对结果看重外还要求解释学习过程，这比较难实现。此外，深度学习对于数据的质量要求较高，如果存在缺失值等问题，会有较大误差。

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