今天主要介紹的是，機器學習在網絡安全中的關鍵作用。2019年，由于黑客攻擊和其他類型的網絡攻擊，在線記錄超過6.27億條。對于進行在線交易的任何人來說，這都是一個驚人的數字，但是被阻止的攻擊數量要高得多，因此值得樂觀。隨著COVID-19將許多公司推向遠程工作世界，在線交易和記錄指數呈上升增長。大多數專家認為，即使COVID-19目前得到緩解，很多人的生活又回到了原來的狀態，但遠程工作仍將繼續非常受歡迎。

對于企業而言，遠程工作的優點很多，對于許多員工而言，現在嘗試找到他們能找到的最佳工作時，這是一項要求。當員工偏遠時，成本會降低，員工通常會更快樂，這意味著員工流失率以及相關的時間和成本會減少。但是，最大的弊端之一就是對企業網絡安全的威脅不斷增加。隨著黑客開展業務的手段不斷發展，公司保護自己的方式也必須不斷發展。如今，人工智能和機器學習已成為對抗網絡威脅的兩個關鍵組成部分。

　　什么是機器學習？

大多數人都聽說過人工智能一詞。機器學習在某種程度上使它邁出了一步。以視頻游戲為例：玩家可以與計算機對戰，但通常情況下，預先編程的計算機不會開始學習玩家的趨勢，因此最終，玩家可以隨著時間的流逝而進步并與計算機抗衡。通過機器學習，對人工智能進行編程，以識別趨勢并從中“學習”，隨著時間的流逝，其智能水平也在不斷提高。

一個很好的例子是在線訂單向您提供“您可能喜歡的其他東西”。在這種情況下，計算機已經利用了來自其他購買者的數據和算法，以試圖向您展示心智相似的人購買的其他物品。

　　網絡安全中的機器學習

機器學習的確是一把兩把劍，黑客也可以利用它。但是，與進攻性手段相比，當用于防御性手段時，它往往更繁榮。通過機器學習，在確定某些商品的預計價格時，回歸和預測變得更加容易，更準確地說，通過正確的編程，它們可以輕松實現。在網絡安全方面，機器學習可以確定何時發生了超出預期范圍的可疑交易，這通常預示著某種欺詐行為。

分類是機器學習的另一個領域，可以使網絡安全飛躍并立即生效。如果以兩種不同的方式進行交易，則機器學習可以標記在這兩種方式之外創建的任何類型的交易，從而再次識別潛在的欺詐性交易。

如前所述，機器學習不會解決所有網絡威脅，因為它可以被場景的方方面面利用，但是隨著機器確實開始識別出哪種輸入是欺詐性的，該技術可以簡單地識別出這些輸入方式與Netflix認識到您確實喜歡俗氣的喜劇或恐怖電影一樣，并推薦新的內容。“這是兩年前的欺詐，現在我又看到了……現在是欺詐的嗎？” 在這種情況下將是計算機的想法。

網絡保護更多地是為了確保個人信息的安全而不是金錢，但是相對于業務而言，其重要性幾乎是相同的。現在有這么多人在遠程工作，網絡安全比以往任何時候都更加困難，但是機器學習可以再次幫助解決它周圍的弊端。

只要您的團隊精通如何在網絡保護中發揮自己的作用，密碼安全性，在公共場所中退出網絡等，機器學習就可以確定何時出現異常情況，最終防止欺詐與金融交易有關的方式。

　　未來

機器學習已經是一項邊緣化的技術，計算機似乎比我們有時更了解自己。但是，就像任何偉大的技術一樣，如果以正確的方式使用該技術，并竭盡所能地加入“好人”團隊，則它可以而且將繼續增加網絡和Web事務的安全性。

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