7、机器学习在网络安全中的应用：生物识别、漏洞检测与恶意软件分析

机器学习在网络安全中的应用：生物识别、漏洞检测与恶意软件分析

1. 机器学习在生物识别系统中的应用

机器学习在提升生物识别系统性能方面发挥了重要作用。基于机器学习的算法能够自动且无缝地完成生物识别系统中的一对一或一对多匹配任务。不同生物识别模态所使用的特征和机器学习技术如下表所示：
| 模态 | 特征 | 机器学习技术 |
| — | — | — |
| 面部 | 眼间距、离散余弦变换（DCT）、傅里叶变换、眼鼻间距比、主成分 | 主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、核主成分分析（Kernel PCA）、核线性判别分析（Kernel LDA）、支持向量机（SVM）、深度神经网络 |
| 虹膜 | 离散余弦变换（DCT）、傅里叶变换、小波变换、主成分、纹理特征 | 主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA） |
| 指纹 | 三角点、中心点、脊终点、孤岛、分叉点、细节点、快速傅里叶变换（FFT） | 人工神经网络、支持向量机、遗传算法、贝叶斯训练、概率模型 |
| 指静脉 | 局部二值模式（LBP）、细节点、分叉和终点、像素信息 | 支持向量机、深度学习 |
| 掌纹 | 形状、纹理、掌纹线、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）系数、离散余弦变换（DCT） | 朴素贝叶斯、k - 近邻、隐马尔可夫模型（HMM） |
| 掌静脉 | 局部二值模式（LBP）、细节点、分叉和终点、像素信息 | 支持向量机、深度学习 |
| 语音 | 线性预测系数（LPC）、倒谱系数（CC）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征 | 高斯混合模型、隐马尔可夫模型（HMM）、人工神经网络（ANN）、支持向量机、深度学习 |