机器学习是什么？
机器学习(ML)是人工智能的一个分支，它使用算法来使计算机系统能够自动地从数据和经验中进行学习，并改进其性能，而无需进行明确的编程。机器学习涉及对大量数据的分析，通过识别数据中的模式来做出预测或决策。这些算法会不断地迭代和优化，以提高其预测的准确性。
机器学习(ML)的主要类型包括监督学习、无监督学习和半监督学习。在监督学习中，算法使用标记好的数据来训练模型，并对新数据进行预测。无监督学习则用于在没有标记的数据中查找隐藏的结构或模式。而半监督学习则结合了前两者的特点，使用部分标记的数据进行训练。
机器学习(ML)在各个领域都有广泛的应用，如自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。它可以帮助人们处理和分析大量的数据，发现数据中的规律和趋势，从而做出更明智的决策。
随着机器学习(ML) 算法现在用于检测网络入侵、恶意软件和网络钓鱼企图，安全专业人员拥有了一种强大的新武器供他们使用。
ML 使安全专家及其组织能够更好地控制其网络安全。由于 ML 可以近乎实时地预测和对抗威胁，网络安全变得智能化，将网络保护从被动状态转变为主动状态。
1.领先于新出现的威胁
当 IT 团队可以从防御转为对抗网络威胁时，他们将获得优势。当在网络核心使用时，ML 算法可以识别已知和未知的威胁。ML 支持的下一代防火墙就是这种情况，它使用 ML 内联来防御 95% 的未知威胁。未被内联机器学习阻止的威胁可以通过零延迟签名更新近乎实时地消除。
2.获得整个企业的可见性和安全性
没有网络可见性，安全团队就无法发挥作用。随着越来越多的物联网 (IoT) 设备（例如相机和平板电脑）添加到网络中，能够查看所有应用程序、用户和设备变得越来越重要。基于 ML 的安全性可以提供端到端设备可见性并帮助检测网络异常。
3.改进安全策略
ML 建模可以将遥测信息转化为建议的安全策略更改。此功能对于物联网安全尤为重要，因为它允许安全专业人员审查并采用针对网络中所有设备的物联网安全策略建议。结果是提高了企业的安全性并为安全团队节省了时间。
4.减少人为错误造成的违规行为
网络安全专业人员了解跟上应用程序和设备的变化速度是多么具有挑战性。此外，手动更新安全策略通常很麻烦且容易出错。当用于网络安全的核心时，ML 可以推荐和传播强大的安全策略，从而节省安全团队手动更新的时间，并减少人为错误的可能性。
采用基于 ML 的 NGFW的好处
ML-Powered NGFW 其核心在于采用了新的PAN-OS 10.0系统，这使得该防火墙能够有效地应对未知威胁，掌握全局的状况，包括物联网的状况，并通过自动策略建议减少错误。它颠覆了迄今为止安全部署和实施的方式。安全团队应考虑采用 ML-Powered NGFW，因为：
1.根据测试，它可以立即主动阻止高达 95% 的新威胁。
2.它可以在不牺牲用户体验的情况下阻止恶意脚本和文件。
3.它无需额外硬件即可将可见性和保护扩展到 IoT 设备。根据客户数据，检测到的物联网设备数量增加了三倍。
4.它减少了人为错误并自动更新安全策略以防止最高级的攻击。
