Maschinelles Lernen in der Cybersicherheit: Ein Überblick

Die Technologie des maschinellen Lernens ist in einer großen Anzahl von Bereichen mainstream geworden, und die Anwendungen von maschinellen Lerntechniken in der Cybersicherheit sind zahlreich. Beispiele umfassen die Malware-Analyse, insbesondere zur Erkennung von Zero-Day-Malware, Bedrohungsanalyse, anomaliemusterbasierte Eindringungserkennung von vorherrschenden Angriffen auf kritische Infrastrukturen und viele andere. Aufgrund der Ineffektivität von signaturbasierten Methoden zur Erkennung von Zero-Day-Angriffen oder sogar leichten Varianten bekannter Angriffe wird die detektionsbasierte Methode des maschinellen Lernens von Forschern in vielen Cybersicherheitsprodukten eingesetzt. In diesem Überblick diskutieren wir mehrere Bereiche der Cybersicherheit, in denen maschinelles Lernen als Werkzeug eingesetzt wird. Wir geben auch einige Einblicke in gegnerische Angriffe auf Algorithmen des maschinellen Lernens, um Trainings- und Testdaten von Klassifikatoren zu manipulieren und solche Werkzeuge ineffektiv zu machen. Dieser Artikel ist kategorisiert unter: Anwendungsbereiche > Wissenschaft und Technologie Technologien > Technologien des maschinellen Lernens > Klassifikation Anwendungsbereiche > Data Mining Software-Werkzeuge.