图.上下文分析
由于编纂什么行为可以是“正常”的行为是很复杂的，因此 ML （机器学习）模型通过查看历史活动和在对等组中进行比较来为每个用户构建基线。它是如何工作的？在检测到任何异常事件的情况下，评分机制聚集它们以为每个用户提供组合的风险得分。
具有较高评分的用户将被筛选出来并呈现给具有上下文信息的分析师以及他们的角色和职责。下面是这个公式：
风险=可能性X影响
通过跟踪它，使用 UBA 的应用程序能够提供可操作的风险智能。
2.5. 基于蜜罐的社会工程防御
什么是蜜罐？这只是一个陷阱， IT 专业人员为恶意黑客设置，希望他们能以提供有用情报的方式与之互动。这是 IT 中最古老的安全措施之一
随着互联网的飞速发展,网络安全已经日趋重要，针对不断出现的网络 攻击技术,主动防御系统的出现是必然的。主动防御技术中的蜜罐技术将传统 攻击手段中的欺骗技术引入了安全防御领域,从一个新的方向出发来处理网络安全问题。设计中应用蜜罐技术的基本思想,模拟设计了一个低交互式的小型蜜罐系统。在VMwar上安装操作系统,应用网站开发搭建了一个虚拟交互网站。通过对模拟网站的日志文件的自动读取和处理,最终达到了对网站交互平 台上的访问者进行判断,设计中用到了伪装逼真、数据捕获和数据分析等技 术,可以在虚拟与真实系统间完成对入侵者重定向的目的。
图.原始网络拓扑结构
图.采用蜜罐技术的网络拓扑结构
另一个不坏的概念，有很大的潜力即将发布。
攻击者利用人类的心理，能够获取个人信息，以危害安全系统，硬件和软件本身无法阻止这些攻击。一种可能的对策是利用社交蜜罐、用来诱捕攻击者的假角色装饰。
通过充当诱饵用户，它试图欺骗攻击者。由于与蜜罐的所有通信都是未经请求的，所以初始合同很可能是垃圾邮件。ML（机器学习） 用于对发送者是恶意的还是良性的进行分类。这样的分类然后被自动传播到所有真实雇员的设备，然后，这些设备将自动阻止来自犯罪一方的进一步通信尝试。
三、总结
通过对每个恶意软件样本进行静态反汇编分析根据函数的控制流程图构建其自定义函数的反汇编代码文本，以及整个样本的系统函数调用图为恶意软件的特征相结合，然后利用之前的一神经网络模型（CNN-SLSTM），对恶意代码组样本进行分类。该方法能够很好地提取恶意代码特征并据此进行分类，提高检测效率！
总而言之，人工智能将在信息系统安全中发挥着越来越重要的作用，而与此同时，人工智能的发展也将给不法分子带来可乘之机，对信息系统安全造成威胁。可见，事物都具有两面性，而我们要取其精华，去其糟粕！
四、参考文献
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[2] https://blog.csdn.net/linux_hua130/article/details/105509386
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自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
深知大多数网络安全工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
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写在最后
在结束之际，我想重申的是，学习并非如攀登险峻高峰，而是如滴水穿石般的持久累积。尤其当我们步入工作岗位之后，持之以恒的学习变得愈发不易，如同在茫茫大海中独自划舟，稍有松懈便可能被巨浪吞噬。然而，对于我们程序员而言，学习是生存之本，是我们在激烈市场竞争中立于不败之地的关键。一旦停止学习，我们便如同逆水行舟，不进则退，终将被时代的洪流所淘汰。因此，不断汲取新知识，不仅是对自己的提升，更是对自己的一份珍贵投资。让我们不断磨砺自己，与时代共同进步，书写属于我们的辉煌篇章。
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