机器学习如何帮助企业应对网络威胁？( 三 ) _网络威胁

异常检测技术的选择在很大程度上取决于数据类型和任务的具体要求。在存在已知模式的情况下，可以将静态规则与ML模型相结合，以提高检测精度。了解要检测的异常类型也至关重要。数据是平衡的、具有自相关的还是多变量的，都会影响异常检测策略的选择。

用于数据处理的聚类通过聚类算法进行数据处理也是机器学习在网络安全中有价值的用例。在处理大量数据时，遇到大量独立和未知文件的任务可能会令人望而生畏。聚类技术通过相似性进行分组来拯救数据，从而降低数据的复杂性并使其更易于管理。
聚类算法，如K-Means和层次聚类，都有助于将大量非结构化数据点转换为定义良好的对象组。通过相似性组织数据，分析师可以更清楚地了解整个数据集，使数据分析更加高效。

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传入流群集

集群在网络安全中的一个显著好处是自动注释数据。当对象组包含已注释的对象时，可以自动处理已注释的部分。此外，机器学习算法可用于将新样本与先前分类的样本进行比较，从而简化流程并减少所需的人工注释量。

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传入流集群-注释过程

通过将数据组织成有意义的集群，网络安全专家可以更全面地了解数据集。这种增强的知识能够更好地做出决策，从而实现更准确的威胁评估和对潜在安全风险做出更快的反应。
聚类算法在增强网络安全方面发挥着至关重要的作用。随着数据变得更加结构化和基于相似性进行分组，手动数据分析的负担显著减轻。分析师可以专注于高优先级任务，将重复和耗时的任务留给聚类算法。

机器学习作为决策支持工具虽然机器学习很强大，但也必须认识到它的局限性。机器学习算法需要大量高质量的数据，结果如何取决于所用数据的质量。了解手头的数据和问题对于成功实施至关重要。在某些情况下，现成的解决方案可能就足够了，反而复杂的机器学习技术可能没有必要。

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ML作为决策支持工具

机器学习在网络安全领域开辟了新的道路。从检测恶意软件和网络钓鱼攻击到处理大量数据和识别异常，机器学习是一套多功能的工具来加强数字防御。随着网络环境的不断发展，对于应对新的威胁和确保网络安全来说，支持机器学习至关重要。虽然机器学习不是一个神奇的解决方案，但如果经过深思熟虑和战略性的应用，它将成为一个宝贵的决策支持工具，从而帮助网络安全专业人员自信地驾驭复杂的数字安全世界。

原文标题：How machine Learning is Helping Businesses Combat Cyber Threats ，作者：Nadezda Demidova
原文链接：https://hackernoon.com/how-machine-learning-is-helping-businesses-combat-cyber-threats