深度學習如何證明對網絡安全有用

　　網絡攻擊的威脅最近急劇增加，傳統的措施現在似乎不夠有效。

　　正因為如此，網絡安全領域的深度學習正在迅速取得進展，并且可能是解決所有網絡安全問題的關鍵。

　　隨著技術的出現，對數據安全的威脅也在增加，需要使用網絡安全工具來保護組織的運營。然而，由于大多數網絡安全工具的依賴，企業正在苦苦掙扎。企業依賴于簽名或妥協證據來檢測其用來保護業務的技術的威脅檢測能力。因為它們只對識別已經意識到的風險有用，所以這些技術對未知的攻擊毫無用處。這就是網絡安全領域的深度學習可以改變事件進程的地方。深度學習是機器學習的一個分支，擅長使用數據分析來解決問題。通過讓深度神經網絡處理大量的數據，世界上沒有其他機器學習可以處理、消化和處理這些數據，我們正在模仿大腦及其運作方式。

　　深度學習在網絡安全中的應用

　　網絡安全行業正面臨著眾多挑戰，而深度學習技術或許正是其救星。

　　行為分析

　　對于任何企業而言，基于深度學習的安全策略都是跟蹤和檢查用戶活動和習慣。由于其超越了安全機制，有時不會觸發任何信號或警報，因此其比針對網絡的傳統惡意行為更難以發現。例如，當員工將其合法訪問權限用于惡意目的而不是從外部侵入系統時，就會發生內部攻擊，這使得許多網絡保護系統在面對此類攻擊時無效。

　　針對這些攻擊的一種有效防御是用戶和實體行為分析(UEBA)。經過一段時間的調整后，其可以學習員工的典型行為模式，并識別可能是內部攻擊的可疑活動，例如在非正常時間訪問系統，就會發出警報。

　　入侵檢測

　　入侵檢測和防御系統(IDS/IPS)能夠識別可疑的網絡活動，阻止黑客獲得訪問權限，并通知用戶。它們通常具有眾所周知的簽名和常見的攻擊格式。這有助于防范數據泄露等風險。

　　以前，ML算法處理此操作。然而，由于這些算法，系統產生了一些誤報，這使得安全團隊的工作變得費力，并增加已經過度的疲憊。通過更準確地分析流量，減少錯誤警報的數量，并協助安全團隊區分惡意和合法的網絡活動，深度學習、卷積神經網絡和循環神經網絡(RNN)可用于開發更智能的ID/IP系統。

　　處理惡意軟件

　　傳統的惡意軟件解決方案，如典型的防火墻，使用基于簽名的檢測技術來查找惡意軟件。該業務維護了一個已知風險的數據庫，并定期更新以包括最近出現的全新危險。雖然這種方法可以有效應對基本威脅，但無法應對更復雜的威脅。深度學習算法可以識別更復雜的威脅，因為其不依賴于已知簽名和典型攻擊技術的記憶。相反，其會熟悉系統，并能看到可能是惡意軟件或惡意活動跡象的奇怪行為。

　　電子郵件監控

　　為了阻止任何形式的網絡犯罪，監控員工的官方電子郵件賬戶是至關重要的。例如，網絡釣魚攻擊經常通過向員工發送電子郵件并從中索取敏感信息來進行。深度學習和網絡安全軟件可以用來防止這類攻擊。使用自然語言處理，可以檢查電子郵件中的任何可疑活動。

　　總結

　　自動化對于抵御企業必須應對的大量風險至關重要，但普通的機器學習局限性太大，仍然需要大量調整和人力參與才能產生預期的結果。網絡安全中的深度學習超越了不斷改進和學習的范圍，因此其可以預見危險并在危險發生之前將其阻止。