深度学习如何证明对网络安全有用
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网络攻击的深度威胁最近急剧增加，传统的学习措施现在似乎不够有效 。
正因为如此，何证网络安全领域的明对深度学习正在迅速取得进展 ，并且可能是网络解决所有网络安全问题的关键 。
随着技术的安全出现 ，对数据安全的有用威胁也在增加 ，需要使用网络安全工具来保护组织的深度运营。然而 ，服务器租用学习由于大多数网络安全工具的何证依赖 ，企业正在苦苦挣扎 。明对企业依赖于签名或妥协证据来检测其用来保护业务的网络技术的威胁检测能力 。因为它们只对识别已经意识到的安全风险有用 ，所以这些技术对未知的有用攻击毫无用处 。这就是深度网络安全领域的深度学习可以改变事件进程的地方 。深度学习是机器学习的云计算一个分支 ，擅长使用数据分析来解决问题 。通过让深度神经网络处理大量的数据 ，世界上没有其他机器学习可以处理、消化和处理这些数据 ，我们正在模仿大脑及其运作方式 。深度学习在网络安全中的应用网络安全行业正面临着众多挑战 ，而深度学习技术或许正是其救星 。
行为分析对于任何企业而言 ，基于深度学习的安全策略都是跟踪和检查用户活动和习惯 。由于其超越了安全机制 ，模板下载有时不会触发任何信号或警报 ，因此其比针对网络的传统恶意行为更难以发现 。例如 ，当员工将其合法访问权限用于恶意目的而不是从外部侵入系统时，就会发生内部攻击 ，这使得许多网络保护系统在面对此类攻击时无效。
针对这些攻击的一种有效防御是用户和实体行为分析(UEBA)。经过一段时间的调整后 ，其可以学习员工的典型行为模式 ，源码下载并识别可能是内部攻击的可疑活动 ，例如在非正常时间访问系统 ，就会发出警报 。
入侵检测入侵检测和防御系统(IDS/IPS)能够识别可疑的网络活动 ，阻止黑客获得访问权限，并通知用户 。它们通常具有众所周知的签名和常见的攻击格式。这有助于防范数据泄露等风险 。
以前 ，ML算法处理此操作 。然而 ，亿华云由于这些算法，系统产生了一些误报 ，这使得安全团队的工作变得费力 ，并增加已经过度的疲惫 。通过更准确地分析流量 ，减少错误警报的数量 ，并协助安全团队区分恶意和合法的网络活动 ，深度学习 、卷积神经网络和循环神经网络(RNN)可用于开发更智能的ID/IP系统 。
处理恶意软件传统的恶意软件解决方案 ，建站模板如典型的防火墙 ，使用基于签名的检测技术来查找恶意软件 。该业务维护了一个已知风险的数据库 ，并定期更新以包括最近出现的全新危险 。虽然这种方法可以有效应对基本威胁 ，但无法应对更复杂的威胁 。深度学习算法可以识别更复杂的威胁 ，因为其不依赖于已知签名和典型攻击技术的记忆 。相反 ，其会熟悉系统 ，并能看到可能是恶意软件或恶意活动迹象的奇怪行为 。
电子邮件监控为了阻止任何形式的网络犯罪 ，监控员工的官方电子邮件账户是至关重要的 。例如，网络钓鱼攻击经常通过向员工发送电子邮件并从中索取敏感信息来进行。深度学习和网络安全软件可以用来防止这类攻击 。使用自然语言处理 ，可以检查电子邮件中的任何可疑活动 。
总结自动化对于抵御企业必须应对的大量风险至关重要 ，但普通的机器学习局限性太大 ，仍然需要大量调整和人力参与才能产生预期的结果 。网络安全中的深度学习超越了不断改进和学习的范围 ，因此其可以预见危险并在危险发生之前将其阻止 。
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