我们都知道在 2017 年 5 月的短短几天内就摧毁了 150 个国家的 200,000 多个系统的令人发指的网络攻击。这是由美国国家安全局 (NSA) 发现的，并被昵称为“WannaCry”，它利用了漏洞并在在线分发之前窃取了重要资源。


成功访问计算机后，它加密了机器的内容并使其无法读取。现在，袭击的受害者被告知他们需要获取特殊的解密软件才能找回被盗的材料。此外，攻击者还推销了该软件。

这次勒索软件的爆发既针对个人，也针对大型组织，包括英国的国民健康企业、俄罗斯银行、中国学校、西班牙电信公司 Telefonica 和美国的运输服务公司 FedEx。

总损失估计为 40 亿美元。其他形式的网络入侵，例如加密劫持，更微妙，破坏性更小，但代价高昂，正在增加。即使是拥有复杂网络安全流程的知名公司也容易受到攻击。

由于勤奋的第三方网络安全专家团队，2018 年特斯拉最近发生的恐慌被避免了。因此，2018 年有超过 110 亿次恶意软件感染。这是一个仅靠人类无法解决的重大问题。

幸运的是，这就是机器学习可能派上用场的地方。

机器学习如何帮助提升网络安全？

机器学习是人工智能的一个子集，它通过使用来自先前数据集的算法和统计分析来对计算机的行为做出假设。它允许计算机修改其操作，甚至执行它没有明确意图的功能。因此，机器学习和人工智能在网络安全中的作用一直在增加。

机器学习越来越流行检测风险并在它们造成混乱之前自动消除它们。它可以过滤数百万个文件并检测潜在危险的文件。这是由微软的软件在 2018 年初完成的。

据该公司称，黑客利用木马间谍软件渗透到数十万个系统并运行流氓加密货币矿工。微软的 Windows Defender 是一款利用多层机器学习来识别和阻止潜在威胁的软件，有效地阻止了这种攻击。

结果，该企业能够在加密矿工开始挖掘后立即关闭它们。除了检测早期威胁外，机器学习还用于搜索网络漏洞和自动化操作。机器学习擅长某些任务，例如快速扫描大量数据并使用统计数据对其进行评估。网络安全系统会产生大量数据，因此这项技术如此有益也就不足为奇了。因此，在网络安全领域，这被证明是一个很大的好处。

Microsoft、Chronicle、Splunk、Sqrrl、BlackBerry、Demisto 和其他大公司正在利用机器学习来加强他们的网络安全系统。

AI 支持的现代数据科学如何识别和修复 IT 漏洞

以下是数据科学如何帮助识别和解决 IT 漏洞：

1-改进技术的使用

现代数据科学有潜力改进和简化这些技术的使用。机器学习算法可以通过数据科学提供当前和历史数据。这样系统就可以随着时间的推移准确地检测到可能出现的问题。

这使系统更加精确，因为它可以预测攻击并识别潜在的漏洞。

2-使用加密

就丢失重要数据和信息而言，数据泄露或攻击可能会对您的组织造成严重损害。

这就是数据科学派上用场的地方，因为它使用非常复杂的签名或加密来防止任何人钻研数据集。

3- 创建协议

数据科学有可能创造出难以理解的协议。通过检查网络攻击的历史，您可以创建算法来检测最常成为目标的数据片段。数据科学计划可以帮助您利用数据科学的潜力来增强由自我改进算法驱动的网络。

公司为什么要聘请合格的专业人员？

因此，以上几点表明了您公司中数据科学和合格数据科学专业人员的重要性。专注于招聘拥有数据科学工程硕士学位和如何解码大数据知识的专业人员。

我们可以访问大量数据，这些数据通常是在讲述故事。如果您了解如何分析数据，您应该能够识别与规范的偏差。这种变化有时会发出威胁信号。而且，由于机器学习的使用和进步，现在可以在广泛的行业中适当地应对危险。它用于图像识别和语音识别应用。

尽管这一过程导致网络安全有所改善，但人类仍然至关重要。有些人认为你可以从数据中学习一切，但事实并非如此。过度依赖人工智能可能会导致错误的安全感。

但是，毫无疑问，人工智能在维护安全方面将变得越来越普遍。它正在成熟，它是一项功能，而不是一项业务。它将在解决某个问题中发挥作用。

最后的想法

然而，人工智能无法解决所有问题。它将成为工具箱中的一个工具。归根结底，人类是霸主。

因此，除了精心部署的算法外，网络安全专家、数据科学家和心理学家也将发挥重要作用。人类的努力，就像所有现有的人工智能和机器学习的补充一样，增强而不是取代它们。


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