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分析101:網路安全中的分析的好處

從今天的智能家居應用到未來的自動駕駛汽車，自動化決策的效率正在被廣泛接受。已經實現了諸如“機器學習”和“人工智能”之類的科幻概念; 然而，重要的是要理解這些術語不可互換，而是在復雜性和知識方面發展，以推動更好的決策。

區分機器學習，深度學習和人工智能

簡而言之，分析是將數據轉化為洞察力以做出更好決策的科學過程。在網絡安全領域，這一定義可以擴展為從多個來源收集和解釋安全事件數據，以及用於識別威脅特徵的不同格式。

每個的簡單解釋如下：

  • 機器學習：隨著時間的推移學習的自動分析，識別數據模式。由於大數據的數量和速度，網絡安全的關鍵。
  • 深度學習：使用多層輸入和輸出節點（類似於大腦神經元），具有學習能力。通常利用機器學習的自動化。
  • 人工智能：最複雜和最智能的分析技術，作為一種自學習系統，應用複雜的算法模擬人腦過程，如預測，決策，推理和解決問題。

網絡安全中的分析的好處

隨著威脅的數量，速度和準確性不斷爆炸，1997年10月創造的大數據一詞在網絡安全中無處不在。安全團隊不堪重負，他們必須通過大量的智能來保護他們的環境免受網絡威脅。分析通過篩選大量數據並將其作為可操作的情報來擴展人類的能力。

雖然這些技術必須戰略性地使用，並且可以根據手頭的問題進行不同的應用，但在這種情況下 ，分析師和分析技術的人機組合可以產生重大影響：

  • 使用機器學習識別隱藏的惡意軟件：機器學習算法比普通人類更快地識別模式。這種模式識別可以檢測導致安全漏洞的行為，無論是已知的還是未知的，定期“學習”變得更聰明。機器學習在其分析評估中可以是描述性的，診斷性的，預測性的或規定性的，但通常本質上是診斷性的和/或預測性的。
  • 通過深度學習抵禦新威脅：複雜和多維，深度學習在其實際算法中反映了類似的多方面安全行為; 如果情況復雜，算法可能很複雜。它可以通過了解任何環境中的合理內容並識別異常值和獨特關係來檢測，保護和糾正舊的或新的威脅。深度學習也可以是描述性的，診斷性的，預測性的和規範性的。
  • 通過人工智能預測威脅：人工智能使用理性和邏輯來理解其生態系統。就像人類的大腦一樣，人工智能在判斷好壞時，對或錯時會考慮價值判斷和結果。它利用了許多複雜的分析，包括深度學習和自然語言處理（NLP）。雖然機器學習和深度學習可以涵蓋描述性的分析，但AI非常擅長預測性和規範性的更成熟的分析。

因此，對於任何安全解決方案，確定用例並詢問“您要解決什麼問題”以選擇機器學習，深度學習或人工智能分析非常重要。實際上，有時需要這些方法的組合，就像包括McAfee Investigator在內的許多McAfee產品一樣。人機組合以及分層安全方法可以進一步幫助檢測，保護和糾正最簡單或最複雜的漏洞，為客戶的需求提供完整的解決方案。

 資料來源: https://securingtomorrow.mcafee.com/business/analytics-101/