深度學習如何證明對網路安全有用

網路攻擊的威脅最近急劇增加，傳統的措施現在似乎不夠有效。

正因為如此，網路安全領域的深度學習正在迅速取得進展，並且可能是解決所有網路安全問題的關鍵。

隨著技術的出現，對資料安全的威脅也在增加，需要使用網路安全工具來保護組織的運作。然而，由於大多數網路安全工具的依賴，企業正在苦苦掙扎。企業依賴簽名或妥協證據來檢測其用來保護業務的技術的威脅檢測能力。因為它們只對識別已經意識到的風險有用，所以這些技術對未知的攻擊毫無用處。這就是網路安全領域的深度學習可以改變事件進程的地方。深度學習是機器學習的一個分支，擅長使用數據分析來解決問題。透過讓深度神經網路處理大量的數據，世界上沒有其他機器學習可以處理、消化和處理這些數據，我們正在模仿大腦及其運作方式。

深度學習在網路安全的應用

網路安全產業正面臨眾多挑戰，而深度學習技術或許正是其救星。

行為分析

對於任何企業而言，基於深度學習的安全策略都是追蹤和檢查使用者活動和習慣。由於其超越了安全機制，有時不會觸發任何訊號或警報，因此其比針對網路的傳統惡意行為更難以發現。例如，當員工將其合法存取權限用於惡意目的而不是從外部入侵系統時，就會發生內部攻擊，這使得許多網路保護系統在面對此類攻擊時無效。

針對這些攻擊的一種有效防禦是使用者和實體行為分析(UEBA)。經過一段時間的調整後，其可以學習員工的典型行為模式，並識別可能是內部攻擊的可疑活動，例如在非正常時間存取系統，就會發出警報。

入侵偵測

入侵偵測和防禦系統(IDS/IPS)能夠辨識可疑的網路活動，阻止駭客取得存取權限，並通知使用者。它們通常具有眾所周知的簽名和常見的攻擊格式。這有助於防範資料外洩等風險。

以前，ML演算法處理此操作。然而，由於這些演算法，系統產生了一些誤報，這使得安全團隊的工作變得費力，並增加已經過度的疲憊。透過更準確地分析流量，減少錯誤警報的數量，並協助安全團隊區分惡意和合法的網路活動，深度學習、卷積神經網路和循環神經網路(RNN)可用於開發更聰明的ID/IP系統。

處理惡意軟體

傳統的惡意軟體解決方案，如典型的防火牆，使用基於簽章的偵測技術來尋找惡意軟體。該業務維護了一個已知風險的資料庫，並定期更新以包括最近出現的全新危險。雖然這種方法可以有效應對基本威脅，但無法應對更複雜的威脅。深度學習演算法可以識別更複雜的威脅，因為其不依賴已知簽名和典型攻擊技術的記憶。相反，其會熟悉系統，並能看到可能是惡意軟體或惡意活動跡象的奇怪行為。

電子郵件監控

為了阻止任何形式的網路犯罪，監控員工的官方電子郵件帳號是至關重要的。例如，網路釣魚攻擊經常透過向員工發送電子郵件並從中索取敏感資訊來進行。深度學習和網路安全軟體可以用來防止這類攻擊。使用自然語言處理，可以檢查電子郵件中的任何可疑活動。

總結

自動化對於抵禦企業必須應對的大量風險至關重要，但普通的機器學習限制太大，仍然需要大量調整和人力參與才能產生預期的結果。網路安全中的深度學習超越了不斷改進和學習的範圍，因此其可以預見危險並在危險發生之前將其阻止。

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