近年来，国际上揭露的数据泄露事件可谓一波比一波严重。如今，企业迫切的需要相关技术来保护公司的基础设施免受已知或未知的漏洞影响。在网络安全方面，机器学习对改善恶意软件检测有着十分显著的效果。
一些公司仍在与勒索软件，网络钓鱼，数据泄露以及绕过其安全性并影响其预算的其他攻击做斗争。
市场调查发现，到2022年，数据保护和网络恐怖主义将会增加安全需求，为网络安全市场带来超过2000亿美元的增长。 针对关键基础设施的攻击性日益增多以及恶意软件的整体复杂性，促使安全专家采用机器学习算法来改善网络安全。
尽管专家一再指出，机器学习不是万能的，但它是一个坚固的网络安全解决方案的组成部分。在网络安全方面，机器学习的使用和影响是深远的，因为该技术有很大的潜力，可以使该行业的安全方法发生革命性的变化，并通过自动化、网络安全技能的差距消除和人为错误的减少来提高生产率。
机器学习算法被训练成基于对广泛数据集的分析进行严格的预测，尽管相当准确，但这需要与其他安全层混合，因为也许可能会产生误报。另一个需要考虑的问题是数据质量和用于训练算法的容量。
在网络安全方面，机器学习通过即时识别和删除恶意程序来改善恶意软件检测方面非常有效，但它受到了数据集准确性和当前违规攻击模式所产生的一些限制。 业界并未排除人类工程师更新机器学习算法的重要性，并确保学习和预测所基于的数据集准确且复杂性。
机器学习已被广泛应用于多个行业，但由于其能够实时分类数据并分析恶意代码，以确保威胁阻止横向移动，因此它在安全领域已经非常流行。 到目前为止，机器学习在高级端点保护方面证明了更加全面且有效，并且比传统安全性更能阻止破坏。 机器学习对于网络安全性来说是非常有价值的，因为在分类异常和涉及大量的协议方面困难重重，这是一个受到攻击和难以保护的部分。
（原标题：机器学习对网络安全的影响）
