机器学习可以帮助企业更好地了解自身面临的安全威胁，帮助员工专注于更有价值的战略任务。同时，它还可能是解决下一轮WannaCry风波的有力武器。
20世纪中期，Arthur Samuel在AI之后创造了“机器学习”这个短语，并将其定义为“在没有被明确编程的情况下就能学习的能力。”跨大型数据集应用数学技术，机器学习算法可以构建行为模型，并基于新输入的数据，使用这些模型作为对未来进行预测的基础。视频网站(如Netflix)可以根据您之前的历史观看记录为您提供新剧集，自动驾驶汽车可以通过与行人近距离接触的过程了解道路状况，这些都是机器学习在生活中最普遍的例子。
那么，信息安全中的机器学习应用又是什么呢?
原则上来说，机器学习可以帮助企业组织更好地分析威胁，并响应攻击和安全事件。它还可以帮助自动执行一些更为琐碎繁复的工作，这些工作或是任务量巨大或是此前由技术欠缺的安全团队所执行。
除此之外，机器学习在安全性方面的应用也正呈现快速增长的趋势。ABI Research 的分析师估计，到2021年，机器学习在网络安全方面的应用将推动大数据、人工智能(AI)及分析方面的支出增长到960亿美元，与此同时，世界上一些科技巨头也已经纷纷采取措施以更好地保护自己的客户。
例如，谷歌正在利用机器学习来分析在Android上运行的移动终端威胁，以及识别和移除受感染手机中的恶意软件;而云基础设施巨头亚马逊也已经成功收购了初创公司 harvest.AI，并推出了Macie——一种使用机器学习来发现、排序和分类S3云存储上数据的服务。
与此同时，企业安全供应商也一直致力于将机器学习集成到新旧产品线中，旨在进一步改进恶意软检测效率。J. Gold Associates总裁兼首席分析师Jack Gold表示：大多数主流安全公司已从几年前用于检测恶意软件的纯‘基于签名’的系统，转变为试图解释行为及事件，并从各种源中学习判断什么是安全，什么不是的机器学习系统。它仍然是一个新兴的领域，但它也显然是未来的发展方向。AI和机器学习将极大地改变安全运作方式。
虽然这种转变不会在朝夕之间发生，但机器学习已经在某些领域出现。德国电信创新实验室(以及以色列本古里安大学网络安全研究中心)首席技术官Dudu Mimran表示：人工智能——作为一个更广泛的定义，包括机器学习和深度学习——正处于驱动网络防御的早期阶段，但已经在终端、网络、欺诈或SIEM中起到了识别恶意活动模式的明显作用。我相信未来我们会在防御服务中断、归因和用户行为修改等方面看到越来越多的用例。
接下来，我们一起来了解一下机器学习在安全领域的最顶级用例：
1. 使用机器学习来检测恶意活动并阻止攻击
机器学习算法将帮助企业更快地检测恶意活动，并在攻击开始之前予以阻止。英国初创公司Darktrace就成功把握住了这种发展机遇，据悉，这家创立于2013年的公司已经在其基于机器学习的企业免疫解决方案(Enterprise Immune Solution)方面取得了很大成就。
Darktrace公司技术总监David Palmer介绍称，Darktrace曾利用机器学习算法帮助北美一家赌场成功检测到了数据泄露攻击，该攻击使用“联网鱼缸作为进入赌场网络的切入点。”该公司还宣称，在之前肆虐全球的WannaCry勒索软件活动中，其算法也成功防止过一起类似的攻击。
谈及感染了150个国家20多万受害者的WannaCry勒索软件，Palmer表示：我们的算法在几秒钟内，就成功地从一家国民医疗服务(NHS)机构的网络中检测出了攻击，并在该攻击尚未对该机构造成任何破坏前成功缓解了威胁。事实上，我们的客户没有任何一家受到了WannaCry攻击的伤害，甚至包括那些没打补丁的用户。
2. 使用机器学习来分析移动终端
在移动设备上，机器学习已经成为主流，但到目前为止，其大部分活动都是为了改善Google Now、苹果的Siri和亚马逊的Alexa等基于语音的体验。不过，机器学习在安全方面确实有应用。如上所述，谷歌正在使用机器学习来分析针对移动终端的威胁，而企业则在防护自带及自选移动设备上看到了更多机会。
2017年10月，MobileIron和Zimperium宣布合作，帮助企业采用集成了机器学习技术的移动反恶意软件解决方案。MobileIron表示，它将把Zimperium基于机器学习的威胁检测与MobileIron的安全和合规性引擎相集成，并作为组合解决方案出售，该解决方案将解决诸如检测设备、网络及应用程序威胁等方面的挑战，并快速采取自动化措施来防护公司数据。
其他供应商也在寻求支持他们的移动解决方案。Zimperium、LookOut、Skycure(已被赛门铁克收购)以及Wandera，一直被视为移动威胁检测和防御市场中的领军者。他们每家都使用自有的机器学习算法来检测潜在威胁。例如，Wandera推出了其威胁检测引擎 MI:RIAM，据称检测出了超过400种针对企业移动设备的SLocker勒索软件变种。
3. 使用机器学习来增强人类分析
作为机器学习在安全领域的核心应用，人们相信它可以帮助人类分析师处理安全方面的各项工作，包括检测恶意攻击、分析网络、终端防护和漏洞评估。而它在威胁情报方面发挥的作用可以说才是最令人兴奋的。
例如，2016年，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)开发出了一个名为“AI2”的系统，这是一个自适应机器学习安全平台，能够帮助分析师从海量数据中找出真正有用的东西。该系统每天审查数百万登录，过滤数据，并将滤出内容转送给人类分析师，从而将警报数量降低至每天100个左右。这项由CSAIL和初创公司PatternEx共同进行的实验表明，攻击检测率被提升到了85%，而误报率则降低了5倍之多。
4. 使用机器学习自动化重复性安全任务
机器学习的真正好处是它可以自动化重复性任务，使员工能够专注在更重要的工作上。Palmer称，机器学习最终应该旨在“消除重复性高且低价值的决策活动对人力的需求，就像分类威胁情报一样”。让机器处理重复性工作和阻止勒索软件之类战术性救火工作，这样人类就可以腾出时间来处理战略性问题——比如现代化Windows XP 系统等等。
Booz Allen Hamilton公司正在沿着这条路线发展。据报道，该公司使用人工智能工具更高效地分配人类安全资源，对威胁进行分类，以便员工可以专注于最关键的攻击。
5. 使用机器学习来关闭零日漏洞
有些人认为机器学习可以帮助弥补漏洞，尤其是零日威胁和其他针对大部分不安全IoT设备的威胁。据《福布斯》报道称，亚利桑那州立大学的一支团队已经通过机器学习技术来监控暗网流量，以识别与零日漏洞利用相关的数据。有了这种洞察力，企业组织就有能力在漏洞造成数据泄露之前堵上漏洞并阻止补丁攻击。
炒作和误解丛生的领域
需要注意的是，机器学习并非灵丹妙药，尤其是对于一个仍在对这些技术进行概念验证实验的行业而言。机器学习的发展必然是道阻且长的过程。机器学习系统有时会有误报(无监督学习系统的算法会基于数据推测类型)，而一些分析师也坦率地承认，用在安全领域的机器学习可能是“黑匣子”解决方案，即CISO不能完全确定其内部机制，因此，他们只能被迫地将自己的信任与责任置于供应商和机器的肩上。
毕竟，在一些安全解决方案甚至可能压根儿没用机器学习的世界中，这种盲目信任的想法并不可取。Palmer表示：大多数被吹捧的机器学习产品都不会在客户环境中真正学习。相反地，它们只是在供应商自己的云上用恶意软件样本训练出模型，再下载到客户公司，就像病毒签名似的。这对于客户安全来说，并不是什么进步，基本上是在倒退。
此外，算法在投入实际使用前需要学习模型所需的训练数据样本，而这些样本中存在的糟糕数据和实现可能会产出更糟糕的结果。机器学习的效果，取决于你输入的信息。垃圾的输入，必然导致垃圾的输出。因此，如果你的机器学习算法设计不佳，结果也就不会非常理想。算法在实验室训练数据上有用是一回事，但最大的挑战还在于让机器学习网络防御在现实复杂网络中奏效。
软件工程专业属于什么类别的专业？
软件工程专业属于相关专业：计算机科学与技术。 计算机科学与技术（Computer Science and Technology）是国家一级学科，下设信息安全、软件工程、计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术、计算机技术等专业。 主修大数据技术导论、数据采集与处理实践（Python）、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习、高级数据库系统、数据可视化、云计算技术、人工智能、自然语言处理。 媒体大数据案例分析、网络空间安全、计算机网络、数据结构、软件工程、操作系统等课程，以及大数据方向系列实验，并完成程序设计、数据分析、机器学习、数据可视化、大数据综合应用实践、专业实训和毕业设计等多种实践环节。 扩展资料就业岗位1、Java方向：JAVA初级程序员、JAVA计算程序员 、 JAVA工程师 、J2EE系统工程师等。 2、方向： 程序员网站开发工程师 工程师等。 3、其它方向： 简单的管理信息系统开发和维护人员 、网页制作和客户端脚本程序编写人员 、初级数据库管理和维护人员 、数据库开发工程师 、系统分析设计工程 、软件项目配置管理员 、文档编写工程师。 参考资料来源：网络百科-计算机科学与技术
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自我介绍书 자기 소개서 我叫XXXXX，山东人，现年20岁,2007年6月毕业于山东淄博实验中学,现在是庆熙大学国际教育院的一名学生。 저는 xxx라고 합니다. 현재 20살로 2007년 6월 산동 山东淄博实验中学를 졸업하고 지금은 칭시 대학 국제교육원에서 공부하고 있습니다. 我的家乡是山东淄博，是一个古老的文化城市。 저의 고향 산동 淄博 은 아주 오래된 문화도시입니다. 我的父母是很和蔼的人，对我非常关爱，同时对我也非常严格要求， 저희 어머니께서는 아주 상냥하시며 저를 많이 사랑해주셨고 동시에 아주 엄격하신 분입니다. 从小时候就培养我很多爱好，锻炼我的自立能力。 어릴적부터 저를 사랑으로 가르쳐주시고 ,자립심을 키울 수 있도록 도와주셨습니다. 在父母的教导和影响下我一直刻苦学习，做人讲究原则，做事认真仔细。 부모님의 지도 아래 열심히 공부했으며 , 원칙을 중시하고 모든일을 세심하게 처리하는 편입니다. 我的爱好很多，喜欢看书、看电影、写日记、旅行等。 저의 취미는 독서,일기쓰기, 여행등등 아주 많습니다. 在这么多爱好陪伴下我的生活过的非常有意义。 이러한 취미생활은 생활의 활력소 뿐 아니라 저의 능력도 향상시켜주었습니다. 在国内就读高中期间学习努力，积极参加学校的集体活动，在放假期间也积极配合老师工作，得到了老师好评。 국내에서 중고등학교때에는 언제나 열심히 노력했고,적극적으로 학교 조직 활동에 참여했으며,방학중에도 적극적으로 선생님을 도와 선생님께 언제나 좋은평을 들었습니다. 我十分喜欢韩国文化,一直向往到韩国留学,我没有放弃追求,一直在努力等待机会,最后在家人和老师大力支持和帮助下,终于实现了自己的愿望. 저는 한국 문화를 아주 좋아합니다. 항상 한국에서 유학생활을 꿈꿔왔고 이꿈을 포기하지 않고 계속 노력하며 기회를 기다렸습니다. 마침내 가족들과 선생님의 지지와 도움으로 저의 꿈이 실현되었습니다. 通过韩国留学的朋友介绍,知道了汉阳是很好的私立大学,尤其是理工科类,有着很大的优越性,最终确定了自己学习的理想学校. 한국 유학생 친구의 소개로 한양대가 아주 우수한 학교이며, 특히 이공계열이 우수하다는 것을 알게되어 , 최종적으로 저에게 아주 적합한 학교로 결정하게 되었습니다. 我已经明确目标和充满希望,本次申请汉阳大学专业学习是我明确和坚信的选择, 저는 이미 명확한 목표와 희망이 있습니다. 이번 한양대학교 본과 신청은 저의 명확한 결심의 선택입니다. 我会非常珍惜到贵校学习的机会,我会非常刻苦学习专业知识,全面提高自己能力,成为一名优秀的留学生. 저는 이번 기회를 매우 소중하게 여기고 ,최선을 다해 전공공부에 임하여 반드시 저의 능력을 향상시킬수 있도록 노력하는 우수한 학생이 되겠습니다. 现在正在努力学习韩国语,在韩国语老师和韩国朋友的帮助下韩国语有了很大的提高,我会不断刻苦学习,达到更高水准的韩国语交际能力. 지금은 계속해서 한국어를 공부중이며, 한국어 선생님과 친구들의 도움으로 한국어 실력이 많이 향상되었고, 앞으로도 쉬지 않고 노력하여 지금보다 더 나은 고급한국어 실력을 갖출것입니다. 我的理想专业是新材料开发，通过本次申请和考核,如果成功地进入大学系， 저가 원하는 전공은 신재료개발입니다. 이번 신청과심사를 통해 만약 입학이 허가된다면 我会继续努力提高韩语水平，以便于学习专业知识， 저는 저의 전공지식 공부를 위해 최선을 다할것입니다. 我会认真去把握好教授的每一次课程,努力刻苦学习专业知识，灵活的学习,取得优异成绩。 저는 매 강의마다 열정적으로 임할 것이며,최선을 다해 전공 공부를 하고, 빠른 습득능력으로 좋은 성적을 이수할 것입니다. 我来到韩国留学就会以优异的成绩回报我的父母，使之自己越来越成熟，能力越来越提高，成为一名有远见，处事稳重，意识超前的人，使之自己能够适应竞争激烈的就业压力，充分发挥自己所学习的知识，体现自己的社会价值。 제를 한국에 와서 공부를 할 수 있게 도와주시는 부모님께 좋은 성적으로 보답하고 ,저 자신 역시 점점 성숙해 질수 있도록 노력할것이며 ,능력도 쌓아갈 것입니다. 모든일에 신중하며 우너대한 식견을 가진 한 사람이 되겠습니다. 치열한 경쟁과 취업 스트레스를 적응하고 극복하며 저의 능력과 지식을 발휘하고 저의 사회적 가치를 실현시키겠습니다. 实在太长了。 。 。 累。 。
人工智能的应用领域包括哪些？
人工智能主要应用领域1、农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。 通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。 2、通信：智能外呼系统，客户数据处理（订单管理系统），通信故障排除，病毒拦截（360等），骚扰信息拦截等3、医疗：利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。 例：健康监测（智能穿戴设备）、自动提示用药时间、服用禁忌、剩余药量等的智能服药系统。 4、社会治安：安防监控（数据实时联网，公安系统可以实时进行数据调查分析）、电信诈骗数据锁定、犯罪分子抓捕、消防抢险领域（灭火、人员救助、特殊区域作业）等5、交通领域：航线规划、无人驾驶汽车、超速、行车不规范等行为整治6、服务业：餐饮行业（点餐、传菜，回收餐具，清洗）等，订票系统（酒店、车票、机票等）的查询、预定、修改、提醒等7、金融行业：股票证券的大数据分析、行业走势分析、投资风险预估等8、大数据处理：天气查询，地图导航，资料查询，信息推广（推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览行为产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的浏览页面。 ），个人助理
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