机器学习、深度学习、和AI算法可以在网络安全中做什么？

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本文作者：Alexander Polyakov，ERPScan的首席技术官和联合创始人、EAS-SEC总裁，SAP网络安全传播者。

现在已经出现了相当多的文章涉及机器学习及其保护我们免遭网络攻击的能力。尽管如此，我们也要清楚的去将理想与现实分开，看看机器学习（ML），深度学习（DL）和人工智能（AI）算法到底可以在网络安全中做什么。

首先，我必须让你失望，因为我们必须承认的是，尽管机器学习在图像识别或自然语言处理这两个领域取得了不错的成绩，但机器学习绝不会成为网络安全的silver bullet（银弹：喻指新技术，指人们寄予厚望的某种新科技）。总会有人试图在我们的系统中发现问题并试图绕过它们。更糟糕的是，这些先进的技术也正在被黑客们使用，例如黑客也可以使用机器学习来实现他们的意图。

机器学习不仅可以帮助我们完成典型的ML任务，包括回归（预测）、分类、聚类，推荐。ML也可以针对各种需求以不同的效率解决问题，这要根据你选择的算法而定。现在，我们将利用机器学习解决典型的网络安全任务。

根据Gartner的PPDR模型，所有的安全任务可以分为五类：预测（prediction），预防检测（prevention detection），响应（response）和监测（monitoring）。更精确地说，它们可以用于网络（网络流量分析和入侵检测），端点（反恶意软件），应用程序（WAF或数据库防火墙）或用户（UBAs，反欺诈）等技术层。

现在，让我们看看当前机器学习方法如何应用于网络安全任务的例子。

一、回归

回归是一项简单的任务，换句话说预测是一项简单的任务。我们希望利用