机器学习的定义是对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上其性能P随着经验E而自我完善，那么我们就称这个系统从经验E中学习，机器学习是人工智能的一种方法，它通过在大量数据中学习隐藏的规则，模式和经验，对新的情况作出有效的决策。 

机器学习主要包括监督学习和无监督学习。监督学习：给予算法一个包含正确答案的数据集，通过训练，能够在新的数据上给出正确答案。监督学习包括分类算法和回归算法。常见的算法有决策树，随机森林，XGBOOST，逻辑回归，K-近邻，支持向量机，朴素贝叶斯，神经网络等，有些算法即可用于分类任务，也可用于回归任务。无监督学习：给予算法的数据集中不包含正确答案，算法需要自己找出规律，来对新数据预测。常见的算法：K-means，DBSCAN，PCA等，可用于聚类和降维。

机器学习已经在多个行业广泛应用，在图像识别，语音识别，机器翻译，情感分析等多个领域取得不错的成果。因为安全行业的特点，出错代价高，异常数据少，使机器学习方法在安全领域的应用受到限制。大多机器学习算法得到的结果具有不可解释性，所以在安全领域里，机器学习通常是作为辅助手段，把问题分解为可用机器学习方法解决的子问题，结合安全领域知识，来解决具体的安全风险场景问题。

在安全领域，分类算法和异常检测算法是较为常用的机器学习算法。

2.1分类问题

安全领域的一些风险问题，例如垃圾邮件过滤，webshell检测，注入攻击检测，恶意URL检测等，都可以转化为分类任务，使用分类算法构建分类模型。可分为如下几个步骤：

（1）提取特征，从数据中提取跟分类任务有关的，能够促进分类结果的特征；

（2）特征处理，对特征进行向量化；

（3）训练模型，将特征向量输入模型，训练；

（4）优化模型参数，保存训练好的模型；

（5）将训练好的模型用于新数据预测。

2.2异常检测问题

安全领域的一个典型场景是入侵行为检测，对进来的流量检测，发现并拦截恶意流量。传统的方法是使用WAF。WAF是应用层防火墙，具有对WEB服务的入侵检测能力，保护WEB应用的安全。WAF是通过一系列的安全策略，对进来的流量进行检测，识别有效流量，拦截恶意流量，保护应用安全。WAF能够识别针对应用层的攻击，但是只能识别已知的攻击，对未知的攻击毫无办法。现在可使用机器学习的异常检测算法来识别恶意流量。异常检测的通常做法是针对正常数据建立模型，基于大量的数据进行学习和训练，从海量数据中学习正常行为的模式，在对新流量检测时，与正常流量不符的则被识别为异常。异常检测与拦截规则的思路正好相反，能够识别到未知的恶意流量。

人类社会在经历农业经济时代和工业经济时代后，迎来了数字经济时代。在新的时代背景下，数据本身成为充满想像力的生产资料已经是毋庸置疑的共识，数据的价值也必然将越来越重要。因此，以数据窃取、滥用、篡改和破坏等为目标的攻击将越来越多，技术手段越来越复杂，隐蔽程度越来越高。

随着数字经济日益活跃，数据量级将会迎来爆发性增长，数据流动行为的复杂性也将指数级增加。因此，如何在汪洋的数据海洋中，迅速且精准地定位数据安全风险，已经成为安全领域的无法回避的新的挑战。

全知科技深耕数据安全领域多年，针对数字经济时代下的各类数据安全难题，持续探索和研究机器学习相关算法在数据安全领域的应用价值，并在许多技术场景中都集成的机器学习的算法和能力。例如，自动学习应用深度资产结构、上下文学习驱动的数据威胁检测、数据流拓扑结构学习等。在后续的一系列相关文章中，我们将进一步分享在该领域的实践经验，也期望能够在与业界交流的过程中，相互碰撞出新的思考。