1机器学习概述

机器学习作为人工智能的核心内容而存在。简单地说，在模拟人类行为的基础上，通过学习使计算机获得更多的新技能、新知识，变得更聪明、更智能，以实现其组织结构性能的持续优化。机器学习作为一个非常智能的过程，如何实现机器的独特性？“学习”行为呢？在这一点上，不同专业的学者根据不同的专业研究内容有不同的看法。然而，综上所述，机器学习与推理过程的密切关系得到了大多数学者的一致认可。因此，我们可以将机器学习策略分为例子学习、类比学习、教学学习和机械学习。基于计算机功能的复杂性，机器学习涉及面广，是概率论、凸分析、统计学、算法复杂性理论、近距离理论等多个专业学科的结果。就机器学习的分类而言，我们可以分为以下几类:(1)基于学习策略分类-机械学习、教学学习、演绎学习、类比学习、解释学习、归纳学习；(2)基于获得的知识的表达式分类-代数表达式参数、决策树、形式文法、生成规则、形式逻辑表达式、图纸和网络、框架和模式、计算机程序和其他过程编码、神经网络和各种表达式的组合；(3)按应用领域分类-自然语言、图像识别、认知模拟、故障诊断、数据挖掘、专家系统、规划和问题解决、网络信息服务；(4)综合分类-经验归纳学习、分析学习、类比学习、遗传算法、连接学习、增强学习；(5)学习形式分类-监督学习、非监督学习。

2机器学习在网络安全中应用的意义

从机器学习的本质来看，它是在大数据集中的基础上，通过引入数学技术来构建机器行为模型，并通过不断输入新的数据数据，使机器在分析和计算各个时期数据的基础上，实现对未来的科学预测。机器学习在网络安全中的意义主要体现在机器学习基于其强大的数据分析能力，在应用过程中，可以帮助用户及时响应网络安全事件，特别是在团队安全技能不足的情况下，可以自动执行取代团队执行一些琐碎的系统安全任务，有助于确保用户的网络安全。同时，机器学习与传统电子技术产品的整合有助于消除产品中的恶意软件，从而达到提高产品安全系数和运行稳定性的目的。

3机器学习在网络安全中的应用

3.1安全入侵检测

网络安全入侵检测是一种较早出现的计算机系统自我安全保护技术。通过对网络运行数据、安全日志等信息的分析和检测，判断系统是否受到安全威胁，实现对计算机系统的实时保护，而不影响网络性能和用户的计算机操作。机器学习凭借自身性能的智能化，在安全入侵检测中的应用，可以有效提高网络安全入侵检测的灵敏度，使防护系统能够在短短几秒钟内准确检测到恶意攻击位置，并及时进行准确有效的防护，最大限度地减少恶意攻击对系统的危害。

3.2垃圾邮件检测

根据其特殊的运行原理，机器学习在垃圾邮件检测中的应用可以看作是机器学习中的一个分类问题。例如，我们将邮件总体定义在{-1,1}之间，1代表垃圾邮件，而-1代表非垃圾邮件。在定义垃圾邮件文本分类问题的过程中，我们首先需要通过一定的值来表达垃圾邮件的文本信息，并用向量来表示每个消息，垃圾邮件的特征值集中在每个特征向量元素中。同时，由于垃圾邮件系统的检测属于在线应用范畴，机器学习的自动识别和分类可以大大提高垃圾邮件系统的检测效率，降低错误率。

3.3域名检测

域名系统作为互联网的重要核心应用系统，经常成为被黑客和犯罪分子恶意攻击的目标。在过去，我们经常通过防火墙、黑名单拦截、域名系统等来检测恶意域名攻击。基于机器学习的域名检测通常是在线模型和离线模型的双重组合下进行的。其中，离线模型通过建立恶意域名和合法域名训练数据集，提取基于区域特征和基于区域特征的离线模型。DNS响应特征，基于域名信息特征等，然后通过域名信息特征X-Means结合网站提供的已知域名数据集，进一步调整验证了聚类算法、决策树等模型的构建。判断它是否属于恶意域名。在线监控模型是在网络系统自动查询和分析域名的作用下获取被测域名的主要特征和信息。如果特征显示已标记，则视为已知域名信息，并进行继续训练操作。如果特征显示没有标签，则视为未知域名。在分类器的作用下，需要继续判断它是否属于恶意域名。