7、人工智能与机器学习在网络安全中的应用

人工智能与机器学习在网络安全中的应用

一、移动设备的数据保护与恶意软件检测

在当今的数字世界中，移动设备的数据保护和恶意软件检测能力有了显著提升，在iOS和安卓平台上都有相关功能。常见的方法有两种：
1. 数据保护的容器化 ：像Good（现黑莓）和AirWatch等公司倡导通过容器化进行数据加密保护，不过它们在数据呈现和保护的底层范式有所不同。
2. 恶意软件扫描与威胁检测 ：Zimperium和Lookout等公司实现了恶意软件扫描和威胁检测功能，并且有应用半监督机器学习算法的潜力。

二、人工智能与机器学习的必要性

在网络安全领域，使用人工智能（AI）或机器学习（ML）是非常必要的。通过在分布式计算平台上使用有监督和/或无监督的机器学习算法，可以提供预测、认知和自动反应响应及编排能力，无需数据播种、静态签名、人工输入、推理、分析和/或编程。

三、AI/ML算法的主要类型

AI/ML算法主要有四种类型：
|算法类型|特点|适用场景|
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|监督学习|观察输入和输出数据对（标记数据），推导出能将输入映射到输出的函数，用于预测未知或缺失的数据，也可用于确定行为或识别异常。|当某个数据集（训练集）有属性（或标签），但其他实例中该属性缺失需要预测时适用。在网络安全中常用于垃圾邮件和恶意软件检测、OCR、面部和语音识别等。|
|无监督学习|观察未标记的数据，推导出能将输入映射到输出的函数，以找到或预测未知或缺失的数据。但由于缺乏标记数据，难以定量评估算法性能。|用于发