机器学习如何提高计算机安全性

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如果说有一件事让企业领导者彻夜难眠，那就是对数据安全的担忧。如今，每个家公司，无论规模大小，都在其运营中使用技术，无论是使用云系统发送电子邮件、使用大型服务器机房允许处理在线交易，还是只是员工通过智能手机访问公司信息。

如果说有一件事让企业领导者彻夜难眠，那就是对数据安全的担忧。如今，每个家公司，无论规模大小，都在运营中使用技术，无论是使用云系统发送电子邮件、使用大型服务器房处理在线交易，还是只是允许员工通过智能手机访问公司信息。一个失误可能最终导致数据丢失甚至数据被盗，这最终可能会让公司损失一大笔钱。即使像塔吉特这样的大型企业也无法幸免于这种不幸的趋势。企业正在寻找使信息更加安全的方法，因此，许多安全系统正在转向大数据，更具体地说，转向机器学习作为预防和威胁的方法。

根底，计算机安全就是能够分析数据。公司的安全取决于他们能够进行的数 国家电子邮件列表 据分析量以及数据的质量。一家可以同时收集大量数据，但没有能力进行正确的分析以发现威胁的公司不会走得太远。对于拥有优秀分析工具但没有收集和存储信息资源的企业来说也是如此。这些事实非常重要，因为如果没有大量数据，机器学习根本不可能有效。



对于那些不熟悉机器学习的人来说，它本质上意味着一个能够从数据中学习的系统。系统被赋予一个任务，并且算法可以不断构建更好，更有效地执行任务，甚至可能新的方法来完成它。机器学习系统需要处理的数据越来越多，它能够更好地履行其职责。就网络安全而言，机器学习系统能够对大量大数据进行排序，以识别某项有些它被认为具有特别破坏性或威胁的复杂信号。

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机器学习方法比更传统的威胁检测方法具有重大优势。必须使用传统方式时，系统寻找已被确定为威胁的签名。一旦网络中的这些特征被识别出来，系统就必须或者阻止其进一步渗透，或者消除它。这种方法有一些相当明显的缺点，主要的缺点是它的非预测性。不符合现有特征的威胁可能无法被识别，从而使网络容易受到攻击。从本质上讲，公司和始终是那些试图窃取有价值数据的潜在攻击者的幕后黑手。机器学习能够解决这个主要缺陷。通过查看数据中的某些模式和信号，机器学习更有能力预测未来的攻击并预防它们，让系统比那些想要伤害的人先行一步。通过保存所有现有恶意软件的数据库，机器学习可以在问题发生之前将其根源造成，由此产生的原因，这对企业具有巨大的价值。

对于想要利用机器学习防御措施的组织来说，有很多安全工具可供使用。借助这些工具，系统能够检测异常行为或不符合规范的操作，这可能会触发发送给安全团队的警报。随着机器学习安全系统的不断改进，他们可以进一步缩小警报范围，这样团队就不会每天受到一波又一波的警报。一种名为 Fortscale 的机器学习工具能够分离异常事件并将其置于特殊状态的收件箱中，从而使 IT 安全人员能够查看问题并根据需要进行解决。

机器学习已经成为安全措施的常见组成部分。垃圾邮件过滤器是一个简单的例子，但还存在系统，如防病毒软件、入侵检测程序，甚至信用卡检测代码。虽然还有很多其他进展需要取得，但机器学习将计算机安全提升到最前沿的新水平。通过正确部署机器学习，企业领导者可以放心，因为他们的数据更安全。