2019/12/04
在网络安全中使用机器学习来解决问题，我一直以来的观点就是，在比较小的环境下（局域网、业务逻辑比较简单的地方），他是适用的， 能够取得非常好的效果；但同时，在场景比较复杂的地方，就很大发挥作用，一方面是无法验证，另一方面就是整体检测速度的要求。今天看到了一篇比较好的文章《深度好文 | 机器智能的安全之困[1]》，这篇文章以一个比较高的视角，突显出了机器学习或者说智能在安全方面的应用困难，虽然没有从数学描述上来进行阐述，但能够从宏观的概念上也说明了问题，可以多次阅读，原文发表于阿里云的官方博客上，但是没有图片，可以去他的官网上再找更多的相关内容。
他提出的几个关键词：“问题空间不闭合”、“正负样本空间严重不对称”
对反爬虫的内容，另外一篇文章[2]可以查看，它采用的技术都是能明白的，但是我可以想想他是怎么实现的，特别是后面的按需增加规则的系统。
文章[3]明面上是介绍WAF，但可以看看他的具体内容，是一些技术的总结，可以好好看看，从这个里面来入手算法等内容。
参考文献
[1]深度好文 | 机器智能的安全之困
[2]一场无休止的战争 浅谈纵深防爬的“抗战”之路
[3]揭秘阿里云WAF背后神秘的AI智能防御体系
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