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虚拟威胁不断增加并攻击公司的速度始终是一个令人担忧的事实。黑客每天都会开发新的攻击技术，创建能够利用网络中任何类型漏洞进行攻击的复杂恶意软件。任何疏忽都足以引发袭击。

这就是基于机器学习的数据保护解决方案的重要性所在。

概念内部
为了进一步了解机器学习的概念，可以举个例子，谷歌推出虚拟顾问服务，可以识别你喜欢看的电影类型、最适合你的旅行行程等。

这是可能的，因为这个虚拟助手通过您在网站上进行的搜索和操作来 拉脱维亚电报号码数据库 映射您的行为，并开始建议您感兴趣的话题。换句话说，机器通过您的行为了解您，并因此不断创建个人资料。基于行为分析，该公司推出了 旅行应用程序Google Trips。

当我们谈论信息安全时，理想的解决方案是使用机器学习来增强用户保护。在这种情况下，该工具将所有技术与机器学习相结合，以有效地识别和消除威胁，同时允许安全文件通过而不会导致系统中断。

其结果是多层次、跨代的安全，可以保护公司免受任何类型的威胁——无论是已知的还是未知的。

进程和文件行为分析
在这种情况下，每个保护层都会分析攻击过程及其对应的恶意文件，以识别新的攻击技术。因此，如果攻击过程或恶意文件设法逃脱任何先前的安全层，具有机器学习的新层将识别并阻止攻击。

这是可能的，因为机器学习算法接收数以百万计的已知好文件和坏文件，并分析进程和文件的行为特征来预测文件是否是恶意的。

由此，该解决方案每天可以识别和阻止数百万个新威胁，从而实现最高质量、最大容量的完整数据训练。

但值得记住的是，尽管机器学习在检测新类型的威胁和某些威胁方面非常有效，但大量已知的威胁可能会攻击您的网络，在这种情况下，其他保护技术在阻止来自已知恶意文件或进程的攻击方面更有效。

理想的情况是拥有几种类型的保护层，它们将根据所识别的威胁类型采取行动，而不是完全依赖于机器学习层。仅仅依靠机器学习来保护您的环境可能会很危险，或者会影响您的设备的性能。

始终尝试将机器学习与其他保护层相结合，以获得更好的性能和更高的效率来阻止攻击，无论这些攻击是已知的还是未知的。

您的数字安全解决方案是否准备好分析网络上传播的威胁行为并防止网络攻击？考虑这一点以防止威胁危及您的业务。