21、机器学习、区块链与大数据在网络安全中的应用与趋势

机器学习、区块链与大数据在网络安全中的应用与趋势

1. 机器学习在网络安全管理中的应用

在数字安全管理领域，个人智能手机、共享驱动器等用户工具已成为提升生产力的一部分。机器学习（ML）是保护运营技术相关连接元素（如工业或建筑设备）网络安全的重要推动力。它与透明加密机制协同工作，支持以数据为中心的策略，例如被动身份验证（相较于密码和确认方式，分析过程不那么繁琐），同时能实现用户与云直接连接的可见性，并在安全管理中不断更新。

ML方法和技术专注于保护交易和身份，应对日益增多的网络钓鱼（企图窃取密码和个人信息）和隐蔽的勒索软件攻击。为了提高ML模型的准确性，可以使用递归特征消除、关联规则和降维算法（如主成分分析）。选择合适的特征与选择合适的算法同样重要，同时，ML模型的维护计划中应包含重新学习和性能分析。当模型能够获取分组恶意软件的信息时，它在检测恶意行为方面往往能达到可接受的准确率，还能大幅减少无用信息，获取极不可能为误报的可操作信息。

不同的安全策略会根据技术应用的需求和可能性，更侧重于使用某些ML特征。由于网络攻击具有可重复性和规模化的特点，不断更新安全策略至关重要。ML在网络安全中的核心目标是争取时间并提供有效决策所需的信息，从而实现系统监控和深入了解网络攻击的可能性。

此外，ML带来的生产力提升是必要的，因为黑客也在利用资源实现网络威胁的自动化。利用无害的数字流量学习安全模型、制定攻击策略以及采用其他认知技术，是面向人工智能技术的ML解决方案和网络安全服务的关键。这不仅仅是智能算法之间的较量，更是一种综合考虑专业数字监管的智能方法，能够生成ML和AI的统计推断。

2. 区块链在网络安全中的应用

2.1 区块链与