🧠 机器学习正革新网络安全领域，通过智能算法构建更强大的防御体系。以下是其核心应用场景与技术解析：
🔒 主要应用方向
入侵检测系统
利用异常检测算法（如Isolation Forest）识别0day攻击，准确率提升40%恶意软件分类
通过深度学习模型（如CNN）分析样本特征，实现98%以上的恶意软件识别率自动化威胁响应
基于强化学习的自适应防御系统，可实时阻断新型攻击路径
🛡 技术挑战
- 数据不平衡问题（正常流量 vs 攻击流量）
- 模型可解释性需求（需符合安全合规要求）
- 持续对抗对抗样本攻击
🚀 未来展望
随着联邦学习技术的发展，隐私保护与安全防护将实现更优平衡
需要进一步探讨具体技术实现或案例分析，可访问网络安全技术专题获取更多资源。