为什么机器学习对网络安全很重要？
机器学习正在改变网络安全游戏，使网络专业人员能够从被动的安全态势转变为主动的安全态势。
在过去二十年里，网络安全专家试图通过缩短识别和消除 威胁的时间来应对网络攻击。响应时间已从几天缩短到几小时或几分钟，但网络攻击者并没有放弃。如果说有什么变化的话，那就是网络攻击变得更加频繁和复杂，有可能在几秒钟内给企业、政府机构和公用事业造成严重破坏。
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为什么机器学习对发现和保护 IoT 设备至关重要？
大多数安全专家都认识到，说到网络攻击，业界一段时间以来一直在打防御战。然而，随着 机器学习 （ML）算法如今被用于检测网络入侵、 恶意软件 和 网络钓鱼 企图，安全专业人员拥有了一个强大的新武器。
智能网络安全
ML 让安全专家及其组织对网络安全有更强的控制能力。由于人工智能可以近乎实时地预测和对抗威胁，网络安全变得智能化，使网络保护从被动状态转变为主动状态。方法如下
- 在新出现的威胁面前保持领先。
当 IT 团队能够从防御转为进攻来应对网络威胁时，他们就能获得优势。当在网络核心使用时，ML 算法可以识别已知和未知的威胁。由 ML 驱动的新一代防火墙就是这种情况，它使用 ML 在线防御 95% 的未知威胁。通过零延迟的签名更新，可以近乎实时地消除未被在线机器学习拦截的威胁。
- 获得整个企业的可视性和安全性。
没有网络可视性，安全小组就无法有效开展工作。随着越来越多的物联网（IoT）设备（如摄像头和平板电脑）加入网络，能够看到所有应用程序、用户和设备变得越来越重要。基于 ML 的安全可提供端到端设备可见性，并帮助检测网络异常。
- 改进安全政策。
ML 建模可将遥测信息转化为建议的安全策略变更。这项功能对 IoT 安全尤为重要，因为它允许安全专业人员审查和采用针对网络中所有设备的 IoT 安全策略建议。其结果是提高了企业的安全性，节省了安全小组的时间。
- 减少人为失误造成的漏洞。
网络安全专业人员深知，要跟上应用程序和设备的变化速度是多么具有挑战性。此外，手动更新安全策略往往既麻烦又容易出错。如果将 ML 用作网络安全的核心，它可以推荐和传播强大的安全策略，为安全小组节省人工更新的时间，并减少人为错误的机会。
为什么安全小组应该考虑采用由 ML 驱动的 NGFW？
ML-Powered NGFW 颠覆了迄今为止的安全部署和执行方式。安全小组应考虑采用由 ML 驱动的 NGFW，因为
- 根据测试，它能主动即时预防高达 95% 的新威胁。
- 它能阻止恶意脚本和文件，同时不影响用户体验。
- 它无需额外硬件，即可将可视性和保护功能扩展到 IoT 设备。根据客户数据，检测到的 IoT 设备数量增加了三倍。
- 它能减少人为错误，自动更新安全策略，防止最先进的攻击。
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