基于机器学习的计算机安全技术综述_上_吴肖炎

资 源 简 介

基于机器学习的计算机安全技术综述_上_吴肖炎

详 情 说 明

随着网络攻击手段的日益复杂化，传统基于规则的计算机安全防御技术逐渐显露出局限性。近年来，机器学习技术在计算机安全领域的应用展现出巨大潜力，为安全防御提供了新的思路和方法。

机器学习在计算机安全领域的核心价值在于其能够从海量数据中自动学习特征和模式。不同于传统安全系统需要人工定义规则，机器学习算法可以通过训练数据自主发现潜在的威胁特征。这种能力使得安全系统能够适应新型攻击方式，减少对人工经验的依赖。

在入侵检测方面，机器学习算法可以分析网络流量和系统日志，识别异常行为模式。通过监督学习训练分类器，系统能够区分正常访问和潜在攻击。无监督学习方法则适用于发现未知攻击类型，通过检测偏离正常模式的行为来发出预警。

恶意软件检测是另一个重要应用方向。机器学习模型能够分析文件特征、行为模式等，有效识别变种恶意软件。特别是深度学习技术在恶意软件分类和检测中表现出色，能够处理高维特征并捕捉复杂模式。

随着边缘计算和物联网的普及，机器学习安全技术也面临着新的挑战和机遇。如何在资源受限的环境中部署高效的安全模型，成为当前研究的热点之一。