機(jī)器學(xué)習(xí)操作 (MLOps) 是指用于簡(jiǎn)化生產(chǎn)環(huán)境中機(jī)器學(xué)習(xí)模型的部署、管理和監(jiān)控的實(shí)踐和工具。

雖然 MLOps 通常與數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程相關(guān)，但它與網(wǎng)絡(luò)安全的集成帶來了實(shí)時(shí)檢測(cè)和響應(yīng)威脅的新功能。它涉及簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的部署和管理，使組織能夠從大量數(shù)據(jù)中獲得洞察并改善其整體安全狀況。

定義 MLOps

MLOps 是一個(gè)相對(duì)較新的領(lǐng)域，結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)和軟件工程。它專注于以更高效和自動(dòng)化的方式開發(fā)和部署機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)。這使得組織能夠在其安全計(jì)劃中加速機(jī)器學(xué)習(xí)的使用，縮短檢測(cè)和響應(yīng)時(shí)間，并最終降低風(fēng)險(xiǎn)。

合作

MLOps 需要數(shù)據(jù)科學(xué)家、開發(fā)人員和運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作。他們共同管理從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型部署的整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期。

自動(dòng)化

自動(dòng)化是 MLOps 的核心。通過自動(dòng)化模型訓(xùn)練、部署和管理，組織可以更快地部署模型并減少錯(cuò)誤。

可擴(kuò)展性

MLOps 幫助組織在多個(gè)團(tuán)隊(duì)和項(xiàng)目中擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)的使用，從而更輕松地管理和維護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

在網(wǎng)絡(luò)安全中使用 MLOps 有很多好處

MLOps 使組織能夠比以往更快、更準(zhǔn)確地檢測(cè)和響應(yīng)威脅，從而有可能改變網(wǎng)絡(luò)安全的游戲規(guī)則。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以幫助組織比傳統(tǒng)方法更快、更準(zhǔn)確地檢測(cè)和響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)威脅。此外，MLOps 工具可以幫助組織大規(guī)模管理和維護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，從而改善整體安全狀況。

在網(wǎng)絡(luò)安全中使用 MLOps 有幾個(gè)好處：

更快的檢測(cè)和響應(yīng)時(shí)間：MLOps 使組織能夠比傳統(tǒng)方法更快、更準(zhǔn)確地檢測(cè)和響應(yīng)威脅。

提高準(zhǔn)確性：機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以分析大量數(shù)據(jù)并識(shí)別人類難以或不可能檢測(cè)到的模式。

提高效率：通過自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)流程，MLOps 幫助組織加快新模型的上市時(shí)間，并節(jié)省與手動(dòng)流程相關(guān)的成本。

一些現(xiàn)實(shí)世界的例子如下：

南非一家金融科技公司使用 MLOps 來檢測(cè)和防御網(wǎng)上銀行欺詐

云安全解決方案提供商使用 MLOps 來識(shí)別和遏制基于云的安全威脅

美國(guó)政府機(jī)構(gòu)使用 MLOps 進(jìn)行機(jī)場(chǎng)安全威脅檢測(cè)。

將 MLOps 集成到網(wǎng)絡(luò)安全中時(shí)面臨的挑戰(zhàn)

盡管有這些好處，但在將 MLOps 集成到組織的網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)踐中時(shí)，仍需要考慮許多挑戰(zhàn)：

缺乏專業(yè)知識(shí)：培訓(xùn)和雇用數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師可能具有挑戰(zhàn)性，特別是對(duì)于預(yù)算有限的組織而言。

數(shù)據(jù)質(zhì)量：機(jī)器學(xué)習(xí)模型依賴大量數(shù)據(jù)來準(zhǔn)確檢測(cè)威脅。確保這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量可能很困難，尤其是在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源時(shí)。

模型透明度：機(jī)器學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜性會(huì)使模型解釋和透明度變得困難，從而難以識(shí)別誤報(bào)和漏報(bào)并讓模型承擔(dān)責(zé)任。

MLOps 和網(wǎng)絡(luò)安全的未來

未來幾年，MLOps 在網(wǎng)絡(luò)安全中的作用將繼續(xù)增強(qiáng)。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步和組織變得越來越數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，MLOps 有望成為每個(gè)組織網(wǎng)絡(luò)安全工具包的重要組成部分。

在網(wǎng)絡(luò)安全的現(xiàn)實(shí)世界中，MLOps 預(yù)計(jì)將隨著新的概念和方法的發(fā)展而發(fā)展，以增強(qiáng)威脅檢測(cè)、事件響應(yīng)和整體安全運(yùn)營(yíng)。以下是一些特定于網(wǎng)絡(luò)安全的未來 MLOps 概念。

自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)安全系統(tǒng)

未來的 MLOps 概念將側(cè)重于開發(fā)自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)安全系統(tǒng)，自動(dòng)適應(yīng)不斷變化的威脅。這些系統(tǒng)將利用持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)，根據(jù)新的威脅情報(bào)和攻擊模式實(shí)時(shí)更新其模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)新興網(wǎng)絡(luò)威脅的主動(dòng)防御和快速響應(yīng)。

零日威脅檢測(cè)

零日威脅是安全社區(qū)未知的漏洞或攻擊媒介。未來的 MLOps 概念將探索先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和技術(shù)來檢測(cè)和減輕零日威脅。通過分析網(wǎng)絡(luò)流量、系統(tǒng)行為和異常檢測(cè)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以識(shí)別與零日攻擊相關(guān)的未知模式和可疑活動(dòng)。

基于行為的異常檢測(cè)

MLOps 將繼續(xù)完善和推進(jìn)基于行為的異常檢測(cè)技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型將經(jīng)過訓(xùn)練，以了解用戶和系統(tǒng)行為的正常模式，并識(shí)別可能表明惡意活動(dòng)的偏差。這些模型將集成到安全系統(tǒng)中，以提供對(duì)異常行為的實(shí)時(shí)警報(bào)和響應(yīng)。

威脅狩獵和情報(bào)驅(qū)動(dòng)的防御

MLOps 將利用先進(jìn)的威脅搜尋技術(shù)主動(dòng)搜索組織網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)內(nèi)的潛在威脅和漏洞。機(jī)器學(xué)習(xí)模型將分析大量數(shù)據(jù)，包括日志文件、網(wǎng)絡(luò)流量和威脅情報(bào)源，以識(shí)別隱藏的威脅、可疑活動(dòng)和潛在的攻擊向量。

實(shí)時(shí)威脅情報(bào)分析

MLOps 將專注于通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來增強(qiáng)威脅情報(bào)分析的能力。這些模型將處理和分析來自各種來源的實(shí)時(shí)威脅情報(bào)數(shù)據(jù)，包括開源情報(bào)、暗網(wǎng)監(jiān)控和安全源。通過將這些模型集成到安全系統(tǒng)中，組織可以更有效地識(shí)別和響應(yīng)新出現(xiàn)的威脅。

適應(yīng)性和彈性防御機(jī)制

未來的 MLOps 概念將探索自適應(yīng)和彈性防御機(jī)制的開發(fā)，該機(jī)制可以根據(jù)實(shí)時(shí)威脅情報(bào)動(dòng)態(tài)調(diào)整安全控制。機(jī)器學(xué)習(xí)模型將持續(xù)監(jiān)控和分析安全事件、系統(tǒng)漏洞和攻擊模式，以優(yōu)化安全配置、部署對(duì)策并實(shí)時(shí)響應(yīng)威脅。

增強(qiáng)的用戶和實(shí)體行為分析 (UEBA)

UEBA 系統(tǒng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來檢測(cè)和響應(yīng)可能表明內(nèi)部威脅或帳戶受損的異常用戶和實(shí)體行為。未來的 MLOps 概念將側(cè)重于通過先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、改進(jìn)的功能工程以及與其他安全系統(tǒng)的集成來提高 UEBA 系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和有效性，以實(shí)現(xiàn)全面的威脅檢測(cè)和響應(yīng)。

MLOps 中的這些網(wǎng)絡(luò)安全未來概念旨在加強(qiáng)對(duì)復(fù)雜且不斷變化的網(wǎng)絡(luò)威脅的防御，使組織能夠以更主動(dòng)、更高效的方式檢測(cè)、響應(yīng)和緩解安全事件。

機(jī)器學(xué)習(xí)的重要作用

MLOps 是一個(gè)強(qiáng)大的框架，可以顯著增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全防御。通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型的功能，組織可以改進(jìn)威脅檢測(cè)、實(shí)時(shí)監(jiān)控、惡意軟件分析和用戶行為分析。MLOps 使安全團(tuán)隊(duì)能夠快速響應(yīng)新出現(xiàn)的威脅，減少數(shù)據(jù)泄露的可能性并最大限度地減少網(wǎng)絡(luò)攻擊的影響。

隨著網(wǎng)絡(luò)安全格局的不斷發(fā)展，MLOps 的集成將在保護(hù)我們的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)方面發(fā)揮至關(guān)重要的作用。