4、机器学习在安全领域的应用与局限

机器学习在安全领域的应用与局限

1. 模型评估与垃圾邮件检测

在评估模型的预测性能时，单纯使用准确率是粗糙且不全面的。虽然可以使用准确率作为性能的近似度量，但为了更准确地了解模型的表现，我们可以结合 sklearn.metrics.classification_report() 方法提供的精确率、召回率、F1 分数和支持度等指标。

以垃圾邮件检测为例，通过简单的代码实现，我们得到了 95.6% 的准确率，比局部敏感哈希（LSH）方法高出了 7%。一些先进的垃圾邮件过滤器实际上是基于朴素贝叶斯分类的某种变体。在机器学习中，将多个独立的分类器和算法组合成集成模型（也称为堆叠泛化或堆叠）是一种常见的利用各方法优势的方式。例如，结合单词黑名单、模糊哈希匹配和朴素贝叶斯模型可以进一步提高检测结果。

然而，现实世界中的垃圾邮件检测要复杂得多。不同类型的垃圾邮件有不同的攻击方式和逃避检测的方法。例如，有些垃圾邮件会诱导读者点击链接，邮件正文可能没有太多明显的违规文本，还可能使用伪装和重定向链等复杂方法绕过链接垃圾邮件检测分类器；还有些垃圾邮件可能只依赖图片而不包含文本。

当我们部署垃圾邮件检测解决方案后，垃圾邮件发送者最终会意识到他们的邮件无法通过，从而采取措施逃避检测。因此，我们必须不断改进检测算法和分类器，始终领先于对手。

2. 机器学习在安全领域的局限性

机器学习方法并非在所有用例中都能取得良好的效果。在现实场景中，除了精确率、召回率和准确率外，还有其他需要优化的因素。

• 可解释性 ：在某些应用中，分类结果的可解释性比其他因素