数据科学解决网络安全挑战IT 网络的复杂性不断增加，物联网等技术奇迹层出不穷，全球连通性正走向顶峰。智能算法、人工智能、机器学习和其他尖端创新技术的发展展现出光明的未来。然而，在所有这些技术变革中，一种名为网络安全威胁的威胁也正在深刻出现。事实上，网络攻击的创造性和复杂性也在以同等比例增长，甚至更多！如今，黑客攻击已不仅仅是通过利用漏洞扫描和渗透任何网络。网络攻击之所以成功，是因为组织使用的传统工具不再有效。现代复杂的攻击链分为多个阶段。即侦察和利用；数据泄露和访问持久性。在 2017 年最近的WannaCry 勒索软件攻击中，黑客通过加密数据并以比特币加密货币要求赎金来攻击运行 Microsoft Windows 操作系统的计算机。这次攻击是现代网络战争日益复杂的明显标志。事实上，勒索软件现在已成为暗网上的一种服务。除此之外，加密劫持、供应链攻击和移动恶意软件正在将创新标准提升到一个新的水平。考虑更多事实：根据 Malwarebytes 的数据，仅在 2016 年 6 月至 11 月之间，就发生了近 10 亿起基于恶意软件的事件。另一个事实表明，网络犯罪的估计成本高达 10 亿美元；而据估计，当今99% 的计算机都容易受到网络恐怖主义的攻击。因此，没有什么比这些数字更能描绘出网络安全威胁状况的令人震惊的画面了。
内容
数据科学在网络安全领域的重要性日益增加
统计方法
网络安全关键框架
预测分析
最后的想法
数据科学在网络安全领域的重要性日益增加
毋庸置疑，就像恐怖主义一样，对手只需成功一次，而防御者则必须每次都成功。这就是数据科学发挥作用的地方，它可以在预防、检测和应 墨西哥电话区号 对任何网络攻击方面发挥重要作用。数据科学主要是为非结构化数据带来逻辑结构。通过这种方法，可以更轻松地通过机器或深度学习算法比较正常模式与异常模式。从网络安全的角度来看，数据科学利用预测能力自动区分安全网络流量和潜在恶意流量，后者可能是主动网络攻击或恶意软件感染的指标。尽管大多数网站都可以通过实施安全编码原则来防止网络犯罪活动，但像Hostpresto这样可靠的网络托管、更新安全服务器软件和加密敏感信息来防止网络犯罪活动，但数据科学的应用相对较新。以下是数据科学在网络安全挑战中的应用。
统计方法
统计方法是数据科学的一部分，它使用数学模型和技术对原始数据进行统计分析。一般来说，它从研究数据中提取信息，并提供不同的方法来评估 代码签名工具本质上可以作为防范开发 研究成果的稳健性。从网络安全的角度来看，统计方法可以为网络防御机制的设计提供一个令人兴奋的增长领域。这可以通过针对已知的正常统计模型对异常行为进行异常检测来实现。
网络安全关键框架
数据科学的潜力如此巨大，以至于美国国家标准与技术研究所提出了一个框架，将数据科学纳入网络安全。该框架旨在实现以下目标：
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