本文中，小編將對機器學(xué)習(xí)予以介紹，如果你想對機器學(xué)習(xí)的詳細情況有所認(rèn)識，或者想要增進對機器學(xué)習(xí)的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。

一、機器學(xué)習(xí)如何應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全

網(wǎng)絡(luò)攻擊數(shù)量的增加迫使組織不斷監(jiān)控和關(guān)聯(lián)整個網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施及其用戶的數(shù)百萬個外部和內(nèi)部數(shù)據(jù)點。大量實時數(shù)據(jù)的手動管理變得困難。這就是機器學(xué)習(xí)有幫助的地方。

機器學(xué)習(xí)可以實時識別網(wǎng)絡(luò)中的某些模式和異常，并預(yù)測海量數(shù)據(jù)集中的威脅。通過使此類分析自動化，網(wǎng)絡(luò)管理員可以輕松地檢測威脅并快速隔離情況，而減少人力。

1. 網(wǎng)絡(luò)攻擊識別/預(yù)防

網(wǎng)絡(luò)行為是機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中用于異常檢測的重要參數(shù)。機器學(xué)習(xí)引擎實時處理大量數(shù)據(jù)以識別威脅、未知惡意軟件和違反政策的行為。

如果發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)行為在預(yù)定義行為范圍內(nèi)，則接受網(wǎng)絡(luò)事務(wù)，否則在系統(tǒng)中觸發(fā)警報。這可用于防止多種攻擊，如 DoS、DDoS 和 Probe。

2. 網(wǎng)絡(luò)釣魚預(yù)防

很容易誘騙某人點擊看似合法的惡意鏈接，然后試圖突破計算機的防御系統(tǒng)。機器學(xué)習(xí)有助于預(yù)測可疑網(wǎng)站，以幫助防止人們連接到惡意網(wǎng)站。

例如，文本分類器機器學(xué)習(xí)模型可以讀取和理解 URL，并首先識別那些欺騙性的網(wǎng)絡(luò)釣魚 URL。這將為最終用戶創(chuàng)造更安全的瀏覽體驗。

二、機器學(xué)習(xí)之量子加速

對于機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域來說，經(jīng)典算法的最佳性能并不總是已知的。比如Shor的整數(shù)分解量子算法可在多項式時間內(nèi)完成，而且至今也沒有發(fā)現(xiàn)可在次指數(shù)時間內(nèi)完成的經(jīng)典算法。從這一點來看，這個算法在經(jīng)典算法中應(yīng)該算是最優(yōu)的了，但同時經(jīng)典算法能夠超越這一速度的可能性也沒有被排除。

要確定量子和經(jīng)典機器學(xué)習(xí)之間的優(yōu)勢，需要依賴一臺已有的量子計算機。對于一個特定的問題，將這臺己有的量子計算機與經(jīng)典計算機作比較，是目前體現(xiàn)量子優(yōu)越性的一個有效且直觀的手段，我們一般稱這種實驗為“基準(zhǔn)測試”。

因此，目前一般使用理想情況下的復(fù)雜化理論來表征機器學(xué)習(xí)中的量子加速，即查詢復(fù)雜度和門復(fù)雜度。

查詢復(fù)雜度衡量的是經(jīng)典算法或量子算法對信息源的查詢數(shù)量。如果解決問題所需的查詢數(shù)量比經(jīng)典算法要少，則會導(dǎo)致量子加速。同時，為了確定門復(fù)雜性，我們需要對獲得目標(biāo)結(jié)果所需的基本量子門的數(shù)量進行統(tǒng)計。查詢和門復(fù)雜度是一個理想化的模型，可量化解決一類問題所需的資源。

從目前的發(fā)展來看，小型量子計算機和大型專用量子模擬器，退火器等在機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析中有著巨大的潛在用途。但是，對于量子算法執(zhí)行所需的量子硬件，雖然有幾種相應(yīng)的技術(shù)取得了較為長足的進步，但仍尚未完善。

現(xiàn)在一個較為方便的辦法，是在實驗室里構(gòu)造一臺量子計算機，并通過量子云計算的方法，提供具有50-100個量子位的量子計算服務(wù)。在專用量子信息處理器方面，例如量子模擬器，量子退火器，集成光子芯片，氮空位中心金剛石陣列，qRAM和超導(dǎo)電路等等，將繼續(xù)在尺寸和復(fù)雜性上發(fā)展。

量子機器學(xué)習(xí)為小型量子計算機提供了一系列潛在的應(yīng)用，并由專用的量子信息處理器，數(shù)字量子處理器和傳感器加以補充和增強。

值得一提的是，使用集成的超導(dǎo)電路(其原理上是可擴展的)構(gòu)建并運行了約2000量子比特的量子退火器，可以支持并加速絕大多數(shù)量子機器學(xué)習(xí)算法。量子退火器實現(xiàn)量子機器學(xué)習(xí)算法的最大挑戰(zhàn)包括改善連接性，并在量子位之間實現(xiàn)更通用的可調(diào)的耦合。在最近的研究中，使用硅集成的光子器件已經(jīng)能構(gòu)造具有約100個可調(diào)干涉儀的可編程量子光學(xué)陣列。

以上便是小編此次帶來的有關(guān)機器學(xué)習(xí)的全部內(nèi)容，十分感謝大家的耐心閱讀，想要了解更多相關(guān)內(nèi)容，或者更多精彩內(nèi)容，請一定關(guān)注我們網(wǎng)站哦。