11、人工智能、机器学习与量子计算在恶意软件检测中的应用

人工智能、机器学习与量子计算在恶意软件检测中的应用

1. 引言

在当今时代，IT、私人和政府组织面临的最大问题之一便是安全威胁。这些组织每分钟都需要进行大量的信息端到端传输，而黑客会在传输过程中向原始内容添加恶意软件，从而导致内容被破坏、修改、泄露，甚至侵犯知识产权。因此，在节点处进行有效的恶意软件检测和分析对于避免安全威胁至关重要。

2. 机器学习基础

2.1 经典机器学习

20世纪50年代初，人工智能（AI）出现，旨在证明机器能够像人类一样执行任务。虽然AI表现出色，但准确性较低。为了提高准确性，机器学习（ML）从AI中衍生出来，它采用了概率和统计理论。1959年，著名科学家Arthur Samuel对ML进行了研究，并给出了一个广为人知的定义：ML为计算机系统提供了无需明确编程即可学习的能力。不过，许多科学家对此提出了反对意见，认为ML算法并非自主学习，而是一种在被调用时才起作用的外部方法。更正式的语言将软件定义为具有输入 - 输出集成功能，其基于用户已经导出的训练数据运行。这类软件增强了人机交互，并能快速满足用户需求的更新。电子邮件垃圾邮件过滤技术就是一个很好的例子，它通过观察用户行为学习新出现的数据，并利用数据存储库对新的垃圾邮件进行分类。如今，机器学习已经融入了人们的日常生活，为用户提供了许多服务。

2.2 机器学习与深度学习的比较

机器学习（ML）和深度学习（DL）都源于人工智能，但DL被认为是ML的一部分。然而，DL在采用传统ML技术方面有所不同。ML在预测实时场景方面为用户带来了更多好处，但也存在一些缺点，如方差、模型复杂性等。DL通过分析数据中的更多特征集克服了ML的这些缺点。ML在使用大