随着企业创建和使用的数据量快速增长，确保数据免受攻击是一项巨大的挑战。这就是数据挖掘被证明是无价的，因为它为我们提供了一种非常轻松地检查大量数据的方法，并以多种方式改进了公司的网络安全方法。让我们来看看网络安全中的数据挖掘在这方面如何发挥作用以及未来可能会怎样。
数据挖掘结合了统计分析和机器学习元素，是一个通过大量数据尝试发现模式并解决特定问题的过程。除了我们将在这里讨论的网络安全角色之外，数据挖掘还可用于预测业务趋势、创建营销活动和发现问题等。因此，很容易理解为什么它近年来增长如此之快，以及为什么数据挖掘专家的需求如此之高。
数据挖掘属于数据科学领域，通常由数据科学家或担任相关分析角色的专业人员进行。这些人使用专门的工具和技术来提取有价值的信息，随着企业管理不断增长的数据集，对这种技能的需求也在不断增加。
获得网络安全硕士学位后，薪资前景会随着各个行业（包括数据挖掘）中出现的大量角色而扩大。此类高级学位深入研究各种主题，包括数据挖掘、机器学习、企业安全等。许多教育项目通过在线学习提供灵活性、适应工作和个人日程安排，有可能在短短 18 个月内完成课程作业。
配备了网络安全背景下的数据挖掘知识和技术，人们就可以探索跨越不同行业和地区的无数工作机会。
越来越多的公司正在认识到数据挖掘的价值，特别是在支持其网络安全战略方面。数据挖掘的主要优势之一是能够快速有效地查明漏洞和潜在的安全威胁。此外，它还具有检测零日威胁并揭示原本可能无法检测到的复杂模式的优势。
在权衡是否继续引入这种网络安全方法时，公司需要考虑的可能的负面因素之一是需要该领域的高水平专业知识。对现有 IT 员工进行这项工作所需的技术和工具的培训可能是一个漫长且昂贵的过程。这就是为什么已经了解数据挖掘的网络安全专家的就业市场现在如此活跃。引入一名接受过该主题全面培训的新员工可以让他们有一个良好的开端，并立即开始为整体网络安全工作做出贡献。
数据挖掘可以通过多种方式进行，具体取决于设置以及所寻求的信息或预测。当谈到网络安全角色时，以下是您需要了解的一些最重要的技术。
在这里，总数据集被划分为各种类、概念和变量。这是向数据库添加变量并获得准确结果的可靠方法，但它需要训练有素的算法才能为您提供出色的实时分类。
在本例中，您将创建一个算法来预测变量中发现的任何变化，并基于所有数据集其他变量的平均值。这种方法不仅用于网络安全，还用于网络安全。它也可以成为预测趋势的有用方法。
通过使用一段时间内收集的信息，您可以寻找任何对时间敏感的模式，让您尝试预测一天中或一年中的特定时间是否更有可能发生网络安全攻击。这是通过使用算法检查数据库中更改的时间来完成的。
下一项技术是寻找隐藏模式的有用方法，可以让您弄清楚网络攻击可能如何发生。它的工作原理是查找组中变量之间的关系并向您展示攻击者的工作方式。
这种数据挖掘技术与分类关系最为密切，但一个主要区别是它不能对新变量进行实时处理。话虽如此，它可以证明是一种通过查找具有相似特征的项目来构建和分析数据库的绝佳方法，而无需每次都创建新的算法。
我们要考虑的最后一种技术主要被认为在您需要创建日志和报告时有用。汇总将一小组集群、类和数据集聚集在一起，让您了解每个集群、类和数据集包含的内容。这是减少手动分析需求的明智方法。
随着机器学习和人工智能目前在商业界非常流行的话题，它们在网络安全数据挖掘中的应用肯定会成为我们未来听到的更多内容。人工智能已经出现在网络安全领域，并且已经被证明是成功的。在数据挖掘方面，人工智能可用于检测网络中的恶意机器人、恶意软件或入侵。
目前，这项技术的添加还处于相对早期的阶段。这意味着在数据挖掘角色中使用它可能会使算法更加复杂并产生不可预测的结果。然而，很明显，人工智能将改变我们在许多领域的工作方式，而且数据挖掘似乎很快就会完全融入人工智能。
网络安全已成为全球几乎所有企业的一大担忧。企业现在非常依赖他们收集和使用的数据，因此保证数据安全已成为重中之重。
问题在于网络攻击已经变得如此普遍和复杂，以至于手动监视它们不再是一种选择。网络安全统计数据令人震惊，每天大约创建 300,000 个新恶意软件，超过 4,000,000 个网站包含恶意软件，企业平均需要近 50 天才能检测到网络攻击。
这意味着网络安全团队不断寻找任何可以帮助他们抵御这一波攻击的工具或技术。虽然数据挖掘本身并不是解决方案，但它可以成为日常流程中非常有用的元素，以确保公司数据的安全。
恶意软件
为了更好地了解数据挖掘在网络安全领域的有用性，我们可以看看它能够为我们检测到的一些威胁。第一个例子是恶意软件。正如我们已经看到的，这是一个巨大且日益严重的问题，大量恶意软件已经在试图造成损害。
对抗恶意软件的常见方法包括基于签名和基于行为的方法。然而，这些方法尚未被证明完全成功，因此网络安全团队仍在继续寻找其他方法。
数据挖掘可以更轻松地快速、准确地检测恶意软件，发现零日攻击并允许企业避免恶意软件造成的破坏。这可以通过多种不同的方式完成：
在任何这些情况下，系统都需要从其记录中提取恶意软件特征，以帮助其识别恶意软件攻击。之后，该过程的分类和聚类部分根据已分析的特征将它们分成组。
数据挖掘的另一个重要方面是它可以用来发现潜在的恶意入侵。这可能是对网络、服务器、数据库或系统任何其他部分的任何类型的攻击。
您希望通过这种方式捕获的主要攻击类型是扫描攻击、渗透攻击和拒绝服务 (DOS) 攻击。为了做好这一点，系统必须能够从相关程序中提取和分析正确的特征。
由于数据挖掘是识别模式的绝佳方法，因此建议使用分类、聚类和关联来检测入侵。使用数据挖掘可以有效地提取攻击的特征，对它们进行分类，然后找到具有相同特征的所有新记录。
欺诈是企业比以往任何时候都更需要担心的另一个巨大领域。欺诈是一个价值数十亿美元的行业，随着诈骗者和其他网络犯罪分子寻找越来越复杂的欺骗人们的方法，该行业正在不断增长。
发现欺诈行为并将其与真实活动区分开来一直是一个问题。然而，通过使用正确的数据挖掘算法，可以更有效地做到这一点。可以通过将记录分为欺诈性和非欺诈性类别来完成，从而使系统能够发现类似的记录。
正如我们所看到的，由于企业不断遭受大量和多种类型的攻击，网络安全现在已成为人们关注的主要领域。这种威胁不会很快消失，人工智能等先进技术的日益使用意味着新的威胁几乎肯定会出现。
如果没有数据挖掘中使用的技术，试图跟踪潜在威胁并消除它们将被证明是一项更加困难和耗时的任务。手动发现新的恶意软件和入侵将需要更大的网络安全团队全天候工作，并且他们将无法保证高度成功。值得庆幸的是，如果在这种情况下正确使用，数据挖掘中使用的技术将非常有效。他们可以帮助任何企业发展，而无需在安全性上花费太多时间和资源。
对于任何想要探索该领域工作前景的人来说，这都是个好消息。数据挖掘是一个快速增长的行业，越来越需要它来帮助对抗网络攻击，这意味着它会继续存在。作为一个高薪且回报丰厚的职业，它绝对值得研究，而任何尚未实施数据挖掘来保护自己的企业都应该考虑尽快这样做。
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