「机器学习」用机器学习武裝网络安全， “用机器学习武裝网络安全”它是Splunk企业中国地区经理严立忠在一个技术性沙龙活动中明确提出的见解。他说道：“大家不容易有充足的人与時间去对于全部很有可能发生的威协开展检索与精准定位，并为此制订相对的对策。许多情况下，大家的难题仅仅出在沒有充足的人力去检测和处理全部事儿。而人工智能和机器学习已经变成流行，大家理应依靠机器学习来清除我们在人力上的薄弱点。”

信息科技基本上早已多方位无死角的进到普通百姓的日常工作中与日常生活，于些另外，信息化管理和智能化也已变成公司的核心资产，变成推动企业技术创新发展趋势的新机遇。

可以说，信息社会早已来临。

「机器学习」用机器学习武裝网络安全，信息科技带来大家史无前例的便捷感受，但它也变大了大家日常生活的这一愈来愈互相关系的全球所原有的风险性和潜在性的易损性。在一个连接网络的全球里，四处都是有很有可能变成黑客入侵的突破口——从职工的智能机到愈来愈自动化技术的代步工具。

这些正处在企业战略转型过程中的公司，针对安全隐患，也是不可以有分毫懈怠和一点儿心存侥幸。可是应对愈来愈巨大、愈来愈关键的IT系统，及其愈来愈多的安全风险，公司也是有困窘之处。这就是Splunk企业严立忠提及的“缺每人必备”难题。

是的，发觉达标的网络信息安全技术专业工作人员针对公司而言是件十分艰难的事儿。依据国际性信息管理系统财务审计研究会的数据信息，到2019年，全世界网络安全技术专业工作人员的紧缺将做到200万，并且安全性技术专业工作人员的安全性专业技能差别在逐渐放大，沒有变缓的征兆。

即然安全性人力紧缺，那大家就把每日任务交到机器学习，交到人工智能。以前，我们都是靠一群人勤奋、靠工作经验来累积、靠损害累积来得到相对性的安全性。人工智能和机器学习带来大家一个新的网络安全安全防护的机遇。

尽管引入人工智能来处理网络安全难题并不是什么新理念，它依然处在初始阶段，在大部分自然环境上都并不是关键或是流行。可是这是一个毋庸置疑的发展趋势，人工智能和机器学习在网络安全防御力的运用持续拓展。

当今将机器学习和人工智能引入网络安全的最关键目地是提升网络安全检测和解决的高效率及其人力紧缺的难题。并且，机器学习也不是全能的，最少现阶段是那样。例如，机器学习的实质上是一种根据统计分析的学习的方法，可可用的情景是相对性模糊不清、非精准配对，例如垃圾短信鉴别、故意网站域名鉴别、出现异常个人行为检验。反过来像二进制级恶意程序鉴别和数据文件特点鉴别这种需精准配对的情景就不大可能可用。

「机器学习」用机器学习武裝网络安全，除此之外，大家都不应忘掉，进攻方的参加者一样可以利用这种优秀的技术性，并根据合作和共享迅速地开展自主创新。她们能够利用机器学习和人工智能，更快速的发觉系统漏洞，提升攻擊的精确性，更改进攻路由器和途径，并根据反机器学习对策来防止被检验到。对于此事，Splunk企业严立忠提议公司：应当先发制人游戏，尽快制订一个将人们智能化、机器学习、网络安全和数据预处理在一起的最好计划方案。