机器学习在网络安全中的应用

什么是机器学习？

机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个子集，指的是通过让算法从现有数据中学习模式，从而预测新数据的结果。尽管AI和ML这两个术语常常被交替使用，但这两者之间存在重要区别。AI指的是让机器模仿或模拟人类在现实环境中的智能操作，而ML则指的是通过数据学习并做出预测的计算机系统（“模型”）。本质上，“学习”指的是模型通过映射数学函数来转换基础数据，以做出准确的预测。虽然计算机可以通过遵循明确编程的指令来执行简单、可预测的任务，但ML模型则发展出了一种通用的方法来解决问题。

三种机器学习类型

机器学习类型主要分为以下三种：

有监督学习（Supervised learning）: 有监督学习是让模型基于预设的标签进行训练，目标是教会模型在遇到新数据时能够产生预期的效果。在网络安全领域，有监督学习的一个常见应用是通过对良性样本和恶意样本进行训练，使模型能够预测新样本是否为恶意。

无监督学习（Unsupervised learning）: 无监督学习发生在模型对未标注数据进行训练时，模型需要自行发现数据中的结构、关系和模式，例如聚类或分组。在网络安全中，这可以用于揭示新的攻击模式或行为（例如，异常数据检测）。

强化学习（Reinforcement learning）: 强化学习发生在模型没有标签输入或输出时，而是通过试错学习，旨在最大化累积正反馈。此形式的机器学习模拟人类的学习方式，并且尤其适用于创新和解决问题的新方法。网络安全中的一些应用场景包括针对物理安全的解决方案、自动入侵检测和分布式拒绝服务（DDOS）攻击的检测。

机器学习在网络安全中的优势

将机器学习应用于网络安全领域有许多好处，具体包括：

快速整合大量数据：分析师面临的最大挑战之一是需要快速整合威胁情报和自身攻击面的情况，而这些情报的生成速度通常远远超过团队能够手动处理的速度。机器学习能够快速分析大量历史和动态情报，使团队能够几乎实时地操作来自各种来源的数据。

规模化专家经验：定期的训练周期使模型能够持续从其不断变化的样本库中学习，包括安全分析师标记过的告警结果。这可以减少反复出现的假阳性（False Positives）告警，并使模型能够学习和执行安全专家的判断。

自动化重复的手动任务：将机器学习应用于特定任务可以帮助安全团队缓解单调的重复任务，提高对来袭警报的响应速度，并将时间和资源重新定向到更复杂、战略性的项目上。

增加安全分析师的效率：机器学习可以通过提供实时、最新的情报来增强安全分析师的洞察力，使分析师能够有效地利用资源，以解决组织的关键漏洞，并优先调查紧急的告警。

机器学习在网络安全中的应用案例

机器学习在网络安全领域的应用范围广泛且不断增长。我们可以将这些应用案例分为两大类：

1. 自动化威胁检测与响应2. 分析师主导但由机器学习辅助的运维

在第一类案例中，机器学习使组织能够自动化重复的工作，特别是在需要保持高准确性并以机器级速度响应的流程中——例如自动威胁检测与响应，或分类新的攻击模式。将机器学习应用于这些场景，通过学习良性和恶意样本之间的差异，可以迅速检测到新的未知的威胁，也可以增强基于文件特征的检测方法。

在第二类案例中，通过机器学习可以提高分析师的工作效率。机器学习模型可以通过提醒团队调查检测结果或提供漏洞修复的优先级，从而协助分析师的调查。但在数据不足以使模型无法有高置信度预测结果的情况下，安全分析师的审查尤为重要。

机器学习在网络安全中的其他应用案例

以下是机器学习在网络安全领域常见的一些应用示例：

机器学习的挑战与限制

虽然机器学习模型可以是强大的工具，但每个模型都有其独特的局限性：

足够的高质量数据：训练高置信度模型通常需要访问大量的数据集，既用于训练也用于测试机器学习模型。

真阳性与假阳性的权衡：每个模型的灵敏度需要校准，以平衡真阳性与假阳性的阈值，从而最大化检测效果。

可解释性：可解释性指的是能够解释模型如何以及为什么以某种方式呈现。这使数据科学团队能够了解样本中哪些特征影响模型的表现及其相对权重。

可重复性：也称为再现性，指的是机器学习实验能够一致地被再现的能力。可重复性促进了机器学习使用过程中的透明度，包括使用了哪些类型的模型、模型所训练的数据、以及它们运行的软硬件环境或版本。可重复性有助于减少模糊性和潜在的错误，尤其是在模型从测试阶段转向部署阶段以及未来的更新周期中。

针对目标环境的优化：每个模型必须根据其目标生产环境进行优化。每个环境的计算资源、内存和网络情况各不相同。因此，每个模型应该设计得能够在其部署环境中顺利运行，而不增加或影响目标主机的运行。

需要防止针对模型的攻击：机器学习模型有其自身的攻击面，在这种攻击中，攻击者可能会试图利用或修改模型的行为（例如，导致模型错误分类的样本）。为了最小化模型可能被利用的攻击面，数据科学家会在训练过程中对模型进行“加固”，以确保其在面对攻击时能够保持强健的表现和防御力。

机器学习的误解

误解#1：机器学习比传统的分析或统计方法更好。 尽管机器学习可以是一个非常有效的工具，但它可能并不适用于所有问题领域。其他分析或统计方法可能会产生高度准确且有效的结果，或者比机器学习方法更节省资源，可能更适合某些特定问题领域。

误解#2：机器学习应当用于尽可能多地自动化任务。 机器学习需要的资源非常多，通常需要访问大量数据、计算资源，并且需要专门的数据科学团队来构建、训练和维护模型。为了最大化维护模型的投资回报率，机器学习最好应用于那些高价值、频繁出现、需要速度和准确性的任务，并且拥有足够高质量的数据集来进行持续训练和测试。