張舒婷

摘要

在計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)迅猛發(fā)展態(tài)勢(shì)的作用下，計(jì)算機(jī)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)都在社會(huì)各領(lǐng)域當(dāng)中得到了廣泛式的傳播與應(yīng)用。但值得我們注意的是據(jù)相關(guān)調(diào)查顯示，目前計(jì)算機(jī)在硬件方面的利用率只占到整臺(tái)計(jì)算機(jī)的3%-50%，這導(dǎo)致計(jì)算機(jī)的各項(xiàng)功能無(wú)法在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中得到充分的發(fā)揮，從而在造成資源浪費(fèi)的同時(shí)也對(duì)計(jì)算機(jī)的軟硬件安全形成了一定的威脅。而機(jī)器學(xué)習(xí)的出現(xiàn)則很好的改變了這一問(wèn)題，尤其是其對(duì)計(jì)算機(jī)信息有效利用的倡導(dǎo)，可以在學(xué)習(xí)的作用下，讓計(jì)算機(jī)具備人的思維，變得更聰明、更智能，以此來(lái)幫助人們抵御各種計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全威脅事件的發(fā)生。在此種背景下，本文以機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用展開(kāi)探究，在對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容、特點(diǎn)等進(jìn)行概述的基礎(chǔ)上，探究了機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全中應(yīng)用的意義，并詳細(xì)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全中的具體應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】機(jī)器學(xué)習(xí) 網(wǎng)絡(luò)安全 應(yīng)用

1 機(jī)器學(xué)習(xí)概述

機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的核心內(nèi)容而存在。簡(jiǎn)單來(lái)講就是在模擬人類(lèi)行為的基礎(chǔ)上，通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)使計(jì)算機(jī)獲得更多的新技能、新知識(shí)，變得更加聰明更加智能，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)其組織結(jié)構(gòu)性能上的不斷優(yōu)化。而機(jī)器學(xué)習(xí)作為一項(xiàng)極為智能化的過(guò)程，具體該如何實(shí)現(xiàn)屬于機(jī)器的特有“學(xué)習(xí)”行為呢？關(guān)于這一點(diǎn)，不同專(zhuān)業(yè)學(xué)者基于自身專(zhuān)業(yè)研究?jī)?nèi)容的不同，因此眾說(shuō)紛紜，但總結(jié)來(lái)講，機(jī)器學(xué)習(xí)與推理過(guò)程之間的緊密關(guān)系還是得到了大多數(shù)學(xué)者的一致認(rèn)同，因此，我們可以將機(jī)器學(xué)習(xí)策略分為事例學(xué)習(xí)、類(lèi)比學(xué)習(xí)、傳授學(xué)習(xí)、機(jī)械學(xué)習(xí)?；谟?jì)算機(jī)功能的復(fù)雜性，機(jī)器學(xué)習(xí)涉及范圍較廣，是在多種知識(shí)、技術(shù)的交叉和共同作用下的結(jié)果，如，概率論、凸分析、統(tǒng)計(jì)學(xué)、算法復(fù)雜度理論、逼近論等多專(zhuān)業(yè)學(xué)科都涉及其中。就機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi)來(lái)講我們可以將其分為以下幾種：

（1）基于學(xué)習(xí)策略分類(lèi)——機(jī)械學(xué)習(xí)、示教學(xué)習(xí)、演繹學(xué)習(xí)、類(lèi)比學(xué)習(xí)、基于解釋的學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí);

（2）基于所獲取知識(shí)的表示形式分類(lèi)——代數(shù)表達(dá)式參數(shù)、決策樹(shù)、形式文法、產(chǎn)生式規(guī)則、形式邏輯表達(dá)式、圖和網(wǎng)絡(luò)、框架和模式、計(jì)算機(jī)程序和其它的過(guò)程編碼、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多種表示形式的組合;

（3）按應(yīng)用領(lǐng)域分類(lèi)——自然語(yǔ)言、圖像識(shí)別、認(rèn)知模擬、故障診斷、數(shù)據(jù)挖掘、專(zhuān)家系統(tǒng)、規(guī)劃和問(wèn)題求解、網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)等領(lǐng)域;

（4）綜合分類(lèi)——經(jīng)驗(yàn)性歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、類(lèi)比學(xué)習(xí)、遺傳算法、連接學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí);

（5）學(xué)習(xí)形式分類(lèi)——監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)。

2 機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全中應(yīng)用的意義

從機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)上來(lái)講，它是在大數(shù)據(jù)集中的基礎(chǔ)上通過(guò)對(duì)數(shù)學(xué)技術(shù)的引入，來(lái)構(gòu)建機(jī)器行為模型，并通過(guò)不斷輸入新的數(shù)據(jù)資料，使機(jī)器在對(duì)各時(shí)段數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、運(yùn)算的基礎(chǔ)上，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)的科學(xué)預(yù)測(cè)。就機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全中應(yīng)用的意義來(lái)講，主要體現(xiàn)在，機(jī)器學(xué)習(xí)基于自身極強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力，在應(yīng)用的過(guò)程中，可以幫助用戶(hù)來(lái)有效的對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全事件作出及時(shí)的響應(yīng)，尤其是在團(tuán)隊(duì)安全技能不足的情況下，可以通過(guò)自動(dòng)執(zhí)行來(lái)替代團(tuán)隊(duì)執(zhí)行一些瑣碎的系統(tǒng)安全任務(wù)，有助于切實(shí)保障用戶(hù)的網(wǎng)絡(luò)安全。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)電子科技產(chǎn)品的融合，有助于清除產(chǎn)品中的惡意軟件，進(jìn)而達(dá)到提升產(chǎn)品安全系數(shù)和運(yùn)行穩(wěn)定性的目的。

3 機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用

3.1 安全入侵檢測(cè)

網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測(cè)是一種較早出現(xiàn)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自我安全防護(hù)技術(shù)，其在不對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能以及用戶(hù)的計(jì)算機(jī)操作構(gòu)成影響的情況下，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)、安全日志等信息的分析和檢測(cè)，來(lái)判斷系統(tǒng)是否受到了安全威脅，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)保護(hù)。機(jī)器學(xué)習(xí)憑借自身性能的智能化，在安全入侵檢測(cè)中的應(yīng)用，能夠有效提升網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測(cè)反應(yīng)靈敏度，使防護(hù)系統(tǒng)可以在短短的幾秒鐘內(nèi)，就準(zhǔn)確的檢測(cè)到惡意攻擊位置，并予及時(shí)的進(jìn)行準(zhǔn)確、有效的防護(hù)，將惡意攻擊對(duì)系統(tǒng)的傷害降到最低。

3.2 垃圾郵件檢測(cè)

機(jī)器學(xué)習(xí)在垃圾郵件檢測(cè)中的應(yīng)用，根據(jù)其特殊的運(yùn)行原理，我們可以將其看作是機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)中的分類(lèi)問(wèn)題。如，我們將郵件整體定義在{-1，1}之間，1就代表是垃圾郵件，而-1則說(shuō)明是非垃圾郵件。而在對(duì)垃圾郵件進(jìn)行文本分類(lèi)問(wèn)題定義的過(guò)程中，我們首先就需要通過(guò)一定的數(shù)值來(lái)對(duì)垃圾郵件的文本信息予以表達(dá)，并用向量來(lái)對(duì)各條消息進(jìn)行表示，垃圾郵件的特征值則集中表現(xiàn)在各特征向量元素當(dāng)中。同時(shí)，由于系統(tǒng)對(duì)于垃圾郵件的檢測(cè)屬于在線應(yīng)用范疇，因此，機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于郵件的自動(dòng)識(shí)別和分類(lèi)能夠極大的提升系統(tǒng)對(duì)于垃圾郵件的檢測(cè)效率，降低出錯(cuò)率。

3.3 域名檢測(cè)

作為互聯(lián)網(wǎng)重要的核心應(yīng)用系統(tǒng)，域名系統(tǒng)基于自身對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全所起到的重要意義，經(jīng)常成為被黑客和不法分子惡意攻擊的目標(biāo)。以往我們多通過(guò)防火墻、黑名單攔截、域名系統(tǒng)等的作用下，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)域名惡意攻擊的檢測(cè)。以機(jī)器學(xué)習(xí)為主的域名檢測(cè)則通常是在在線模型、離線模型的雙重組合作用下，來(lái)實(shí)現(xiàn)其域名檢測(cè)和防御功能。其中，離線模型，通過(guò)對(duì)惡意域名、合法域名訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的建立，來(lái)從中提取出基于區(qū)域的特征、基于DNS應(yīng)答的特征、基于域名信息的特征等，之后通過(guò)X-Means聚類(lèi)算法、決策樹(shù)等模型的構(gòu)建，結(jié)合網(wǎng)站提供的已知域名數(shù)據(jù)集來(lái)對(duì)所構(gòu)建的模型予以進(jìn)一步的調(diào)整和驗(yàn)證。以此來(lái)判斷其是否屬于惡意域名。在線監(jiān)測(cè)模型，是在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對(duì)域名的自動(dòng)查詢(xún)分析作用下，來(lái)對(duì)被檢測(cè)域名的主要特征、信息等進(jìn)行獲取，其特征顯示己標(biāo)記的則視為已知域名信息，進(jìn)行繼續(xù)訓(xùn)練操作，特征顯示無(wú)標(biāo)簽的則視為未知域名，需要在分類(lèi)器的作用下，對(duì)其是否屬于惡意域名進(jìn)行繼續(xù)判斷。

參考文獻(xiàn)

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