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机器学习在信息安全领域的应用发展迅速，本文梳理了机器学习在信息安全防护方面典型的应用机器学习在信息安全领域的五大典型应用

数据挖掘是从海量数据中挖掘隐藏信息；数据挖掘采用的一个重要方法是机器学习，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘；而深度学习是器学习的一个子集，就是用复杂、庞大的神经网络进行机器学习。数据挖掘、机器学习、深度学习有什么区别？

利用机器学习将网络犯罪提升到一个新的水平只是时间的问题，于此同时，机器学习也将会被加入到保护网络免受攻击的技术当中。邪恶的三位一体：机器学习、黑暗网络和网络犯罪

机器学习正在迅速的被用来应对网络安全领域以及其他技术领域，过去的一年，关于机器学习在防御和攻击方面的使用已经有了大量的实例。本文的目标是系统化有关恶意网络机器学习部署的可能涉及到的现实生活方式的信息。ai时代，那些黑客正在如何打磨他们的“利器”？（一）

在ai的原始应用中，这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应用程序中的应用越来越多，这个样本类型变得非常重要。ai网络安全实战：生成对抗网络

现在已经出现了相当多的文章涉及机器学习及其保护我们免遭网络攻击的能力。尽管如此，我们也要清楚的去将理想与现实分开，看看机器学习（ml），深度学习（dl）和人工智能（ai）算法到底可以在网络安全中做什么机器学习、深度学习、和ai算法可以在网络安全中做什么？

本文首先探讨人类智能与人工智能的基本概念，解释一些比较流行的词汇，包括人工智能、机器学习、专家系统和深度学习的差异。最后，将讨论人工智能在网络安全应用中的真实情情况，以及为什么需要把它作为一种战略工具人工智能、机器学习和深度学习如何在网络安全领域中应用？

机器学习可能是当今技术中最重要的基本趋势。由于机器学习的基础是数据 - 大量的数据 - 很常见的是，人们越来越担心已经拥有大量数据的公司会变得更强大。【译】ai 让科技公司变得更强大吗

游戏安全不能再局限于本地的保护和对抗，需要同时结合数据挖掘技术，加大在机器学习等 ai 领域的投入，通过机器学习挖掘更多的外挂和工作室等安全问题。网易易盾移动安全总监卓辉：手游安全不能再局限于本地的保护和对抗

深度学习兴起之前相当长的一段时间内，基于机器学习的文本分类方法占据着文本分类领域统治地位。本文根据易盾文本算法团队在内容安全领域的实践经验，介绍一些深度学习模型以及对部分技术细节进行讨论。文本内容安全领域 深度学习的六个主流应用方法