什么是机器学习 (ML)？

机器学习包含多个类别，这些类别具有不同的用途和独特的特征。这些类型的机器学习包括监督式学习、非监督式学习、强化学习和半监督式学习。我们来更详细地了解这些学习技术。

监督式学习：在这种方法中，机器学习算法使用加标签的示例进行训练，这些示例中提供了输入（功能）和所需的输出（标签）。模型随后会根据这些示例进行泛化来为新的、未见过的输入实例预测标签。

非监督式学习：在此方法中，机器学习算法会在没有任何预定义输出或目标的情况下探索未加标签的数据。其目标主要是发现数据集中隐藏的关系或结构。

强化学习：此技术涉及一个代理与环境进行交互并学习如何采取行动来最大限度地提高奖励或减少惩罚。该代理会根据从环境中收到的反馈，在试错过程中不断学习。

半监督式学习：此机器学习方法会在训练期间将少量加标签的数据与大量未加标签的数据相结合。当加标签的数据稀缺或获取成本高昂时，此方法尤为有用，因为它可以利用大量未加标签的数据来提高模型性能和泛化性。

机器学习和深度学习是人工智能中的两个相关概念，其中深度学习是机器学习的一个子领域，它使用具有多个层级的神经网络。

机器学习是人工智能 (AI) 的一个分支，专注于开发各类算法以从数据中进行学习并根据数据做出预测或决策。在机器学习中，模型使用加标签的数据集进行训练，以识别数据中的模式或相关性。然后，模型会使用这些模式来对全新数据做出预测。

深度学习是机器学习的一个子领域，它侧重于训练具有多个层级的人工神经网络，以便从大量数据中学习错综复杂的模式和表示。其设计灵感源自于人类大脑的结构和功能，在人脑中信息通过相互连接的神经元进行传递。

深度学习中的“深度”一词是指这些神经网络的深度，这些网络由输入层和输出层之间的多个隐藏层组成。这些隐藏层允许神经网络在不同级别上提取分层特征和抽象表示，从而使其能够理解数据中的复杂关系。

深度学习模型通常使用大量加标签的数据进行训练。该过程包含以下步骤：将输入数据输入网络的初始层，数据在经过多个中间层（也称为隐藏层）的处理后，最终由最后一层生成输出预测。在训练过程中，这些模型会使用梯度下降法等优化算法来迭代调整其内部参数，以最大限度地减少错误或提高性能。

两者之间的一些关键区别包括：

• 表示：传统上，机器学习要求工程师手动设计功能作为算法的输入。相比之下，深度学习模型可以自动从原始输入数据中提取分层表示。
• 复杂性：与传统的机器学习模型相比，深度学习模型往往更加复杂，因为它们具有多个层级和大量参数。
• 数据要求：在处理较小的数据集时，如果能够运用充足的领域知识进行特征选择与特征工程，机器学习往往表现出色。而深度学习的强大之处在于，它能够利用多层神经网络捕捉复杂数据集中错综复杂的关系，从而利用海量的加标签数据进行高度精确的预测或决策任务。

机器学习可广泛应用于各行各业，推动各个领域的创新。在医疗保健领域，机器学习能够通过分析医疗影像和患者记录来帮助诊断疾病。在金融领域，它可帮助检测欺诈并优化投资策略。零售和电子商务公司使用机器学习来提供个性化推荐，而客户服务部门利用由自然语言处理技术提供支持的聊天机器人和虚拟助手来增强用户体验。其他常见应用场景包括自动驾驶（在此场景中，计算机视觉发挥着重要作用）和制造（在此场景中，预测性维护模型可确保设备的正常运行时间）。

机器学习对于 API 安全至关重要，因为它可以帮助检测和防范各种类型的安全威胁。机器学习系统能够提升 API 安全性，因为它可以通过不断接收更多的输入来改进算法，从而更高效地识别和抵御威胁。机器学习在 API 安全领域中具有重要意义的一些原因如下：

• 异常检测。机器学习算法可以从正常的 API 行为中学习模式，并识别偏离预期行为的异常。通过分析历史数据，它们可以检测出异常活动，例如未经授权的访问尝试、异常的数据传输或异常的使用模式。
• 入侵检测。机器学习技术可用于构建入侵检测系统 (IDS)，该系统负责监控网络流量并识别针对 API 的潜在恶意活动或攻击。这些模型可以根据从网络数据包和日志文件中提取的特征来学习如何识别攻击模式。
• 威胁情报。机器学习算法可以处理来自各种来源（包括威胁情报源、漏洞数据库和社交媒体平台）的大量数据。通过持续分析这些信息，机器学习模型可以识别新兴威胁，并将其纳入自己的检测范围内。
• 实时响应。利用与 API 安全系统集成的机器学习模型，可以大规模实时监控传入请求和响应，同时不会造成显著的处理延迟或影响服务可用性。

通过在 API 安全解决方案中利用机器学习，企业可以增强检测新漏洞的能力，快速适应不断发展变化的威胁，减少威胁检测流程中的误报/漏报，提高事件响应能力，并最终更有效地保护通过其 API 传输的敏感数据。