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[10777] 2016-11-30_关于机器学习在网络安全中的五大误解
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2016-11-30_关于机器学习在网络安全中的五大误解
关
于
机
器
学
习
在
网
络
安
全
中
的
五
大
误
解
A
v
e
n
g
e
r
F
r
e
e
B
u
f
2
0
1
6
-
1
1
-
3
0
机
器
学
习
已
经
渗
透
到
了
人
类
活
动
的
所
有
领
域
,
它
不
仅
在
语
音
识
别
、
手
势
识
别
、
手
写
识
别
和
图
像
识
别
上
起
着
关
键
的
作
用
,
这
机
器
学
习
已
经
渗
透
到
了
人
类
活
动
的
所
有
领
域
,
它
不
仅
在
语
音
识
别
、
手
势
识
别
、
手
写
识
别
和
图
像
识
别
上
起
着
关
键
的
作
用
,
这
些
领
域
如
果
没
有
机
器
学
习
在
现
代
医
学
、
银
行
、
生
物
信
息
和
存
在
任
何
质
量
控
制
的
行
业
中
都
是
一
个
灾
难
。
些
领
域
如
果
没
有
机
器
学
习
在
现
代
医
学
、
银
行
、
生
物
信
息
和
存
在
任
何
质
量
控
制
的
行
业
中
都
是
一
个
灾
难
。
甚
至
机
器
没
有
学
习
和
生
成
的
能
力
,
连
天
气
预
报
都
无
法
做
出
。
但
是
此
时
我
想
澄
清
一
些
问
题
:
关
于
机
器
学
习
在
网
络
安
全
领
域
的
甚
至
机
器
没
有
学
习
和
生
成
的
能
力
,
连
天
气
预
报
都
无
法
做
出
。
但
是
此
时
我
想
澄
清
一
些
问
题
:
关
于
机
器
学
习
在
网
络
安
全
领
域
的
使
用
中
存
在
的
一
些
误
解
。
使
用
中
存
在
的
一
些
误
解
。
误
解
一
:
网
络
安
全
中
的
机
器
学
习
是
新
鲜
玩
意
误
解
一
:
网
络
安
全
中
的
机
器
学
习
是
新
鲜
玩
意
由
于
某
种
原
因
,
在
网
络
安
全
中
的
人
工
智
能
技
术
变
成
了
过
去
流
行
的
东
西
。
如
果
你
没
有
长
期
关
注
过
这
个
主
题
,
你
可
能
会
认
为
这
是
新
的
东
西
。
一
些
场
景
:
第
一
个
机
器
学
习
算
法
,
人
工
神
经
网
络
在
上
个
世
纪
第
一
个
机
器
学
习
算
法
,
人
工
神
经
网
络
在
上
个
世
纪
5
0
年
代
就
被
发
明
了
年
代
就
被
发
明
了
。
有
趣
的
是
,
在
当
时
人
们
都
认
为
该
算
法
将
很
快
导
致
“
强
”
人
工
智
能
的
出
现
。
即
,
智
能
的
思
考
能
力
、
独
立
思
考
并
可
以
解
决
那
些
默
认
编
程
程
式
外
任
务
的
人
工
智
能
。
可
随
后
就
是
“
弱
”
人
工
智
能
的
时
代
,
它
可
以
解
决
一
些
创
造
性
的
任
务
,
比
如
识
别
图
片
、
预
测
天
气
、
玩
象
棋
等
。
六
十
年
后
,
我
们
会
对
一
些
基
本
事
实
有
更
多
的
理
解
,
那
时
真
正
的
人
工
智
能
也
许
已
经
出
现
了
,
而
我
们
现
在
提
起
的
人
工
智
能
其
实
更
准
确
的
说
是
机
器
学
习
。
当
谈
到
网
络
安
全
领
域
时
,
机
器
学
习
也
不
是
什
么
新
鲜
事
。
这
类
算
法
在
十
年
前
左
右
就
提
出
了
,
那
时
候
新
的
恶
意
软
件
数
量
每
两
年
翻
一
番
。
但
是
简
单
的
自
动
化
对
病
毒
分
析
师
来
说
是
不
够
的
,
它
需
要
一
个
质
的
飞
跃
。
这
个
飞
跃
出
现
在
处
理
病
毒
家
族
样
本
时
,
可
以
用
机
器
学
习
来
搜
索
和
已
经
判
别
完
成
的
样
本
相
似
的
文
件
。
最
终
一
个
文
件
是
否
是
恶
意
的
以
前
要
由
人
来
判
断
,
但
是
这
个
工
作
快
速
地
转
移
给
了
机
器
。
换
句
话
说
,
在
网
络
安
全
行
业
,
机
器
学
习
没
什
么
新
奇
的
。
误
解
二
:
网
络
安
全
中
的
机
器
学
习
简
单
明
了
误
解
二
:
网
络
安
全
中
的
机
器
学
习
简
单
明
了
—
—
一
切
都
有
现
成
的
一
切
都
有
现
成
的
在
某
些
领
域
,
机
器
学
习
有
一
些
早
就
准
备
好
的
算
法
,
这
确
实
是
事
实
。
这
些
领
域
包
括
面
部
、
情
感
识
别
或
者
从
狗
中
区
分
猫
。
在
这
种
情
况
下
,
通
常
是
有
一
些
人
做
了
大
量
的
思
考
、
确
定
必
要
的
标
识
、
选
取
适
当
的
数
学
工
具
、
设
置
必
要
的
计
算
资
源
然
后
公
布
他
们
的
研
究
结
果
。
现
在
,
每
个
做
这
些
工
作
的
人
都
可
以
利
用
这
些
算
法
。
这
导
致
了
一
个
错
误
的
印
象
,
好
像
把
恶
意
软
件
检
出
的
算
法
也
已
经
存
在
了
。
实
际
情
况
并
非
如
此
,
我
们
在
卡
巴
斯
基
实
验
室
花
了
超
过
十
年
的
时
间
来
开
发
这
项
技
术
,
并
申
请
了
许
多
专
利
。
我
们
持
续
进
行
研
究
、
提
出
新
的
想
法
也
与
下
一
个
误
解
有
关
。
误
解
三
:
机
器
学
习
误
解
三
:
机
器
学
习
—
—
做
一
次
就
够
了
做
一
次
就
够
了
恶
意
软
件
检
测
和
人
脸
识
别
在
概
念
上
的
区
别
,
脸
永
远
是
脸
,
在
这
方
面
永
远
也
不
会
有
什
么
改
变
恶
意
软
件
检
测
和
人
脸
识
别
在
概
念
上
的
区
别
,
脸
永
远
是
脸
,
在
这
方
面
永
远
也
不
会
有
什
么
改
变
。
在
机
器
学
习
被
应
用
的
大
多
数
领
域
中
,
目
的
不
随
时
间
变
化
,
但
是
在
恶
意
软
件
检
出
这
个
范
畴
内
,
事
情
在
不
断
且
快
速
地
变
化
着
。
因
为
网
络
罪
犯
往
往
是
高
动
机
的
人
,
为
了
钱
、
间
谍
活
动
、
恐
怖
主
义
等
。
他
们
的
智
力
不
受
人
工
的
局
限
,
他
们
积
极
出
击
、
故
意
修
改
恶
意
程
序
好
摆
脱
已
有
的
成
熟
模
型
的
检
测
。
这
就
是
为
什
么
这
些
模
型
需
要
不
断
学
习
、
不
断
修
正
,
甚
至
推
倒
从
来
。
显
然
,
面
对
快
速
变
化
的
恶
意
软
件
,
基
于
没
有
反
病
毒
数
据
库
模
型
的
安
全
解
决
方
案
是
毫
无
价
值
的
。
当
必
要
的
时
候
,
网
络
犯
罪
分
子
可
以
以
创
造
性
的
思
考
来
应
对
。
误
解
四
:
你
可
以
让
安
全
软
件
在
客
户
端
进
行
学
习
误
解
四
:
你
可
以
让
安
全
软
件
在
客
户
端
进
行
学
习
比
方
说
,
在
处
理
客
户
端
文
件
的
时
候
,
绝
大
多
数
文
件
都
是
安
全
的
,
只
有
少
部
分
是
恶
意
的
。
后
者
是
会
变
异
的
,
但
是
你
设
计
的
模
型
可
以
自
己
学
会
应
对
。
然
而
事
情
却
不
是
这
样
的
。
因
为
通
过
客
户
端
的
恶
意
样
本
的
平
均
数
量
要
比
反
病
毒
实
验
室
收
集
到
的
恶
意
样
本
数
量
小
得
多
。
客
户
端
会
因
为
没
有
收
集
到
样
本
进
行
学
习
而
丧
失
应
对
能
力
。
对
病
毒
作
者
的
“
创
造
性
”
的
检
测
就
一
定
会
失
败
,
模
型
此
时
把
恶
意
软
件
识
别
为
安
全
的
文
件
,
将
会
学
到
“
错
误
”
的
东
西
。
误
解
五
:
开
发
一
个
基
于
机
器
学
习
的
模
型
就
够
了
误
解
五
:
开
发
一
个
基
于
机
器
学
习
的
模
型
就
够
了
为
什
么
要
使
用
基
于
不
同
技
术
的
多
层
次
保
护
?
如
果
那
个
篮
子
是
如
此
的
聪
明
和
先
进
,
为
什
么
不
把
所
有
的
鸡
蛋
都
放
在
同
一
个
篮
子
里
?
这
样
一
种
算
法
就
可
以
解
决
所
有
问
题
了
。
问
题
是
大
多
数
同
家
族
的
恶
意
软
件
都
是
由
一
个
恶
意
程
序
修
改
而
来
的
。
例
如
是
一
个
拥
有
超
过
三
万
个
恶
意
样
本
的
家
族
。
一
个
模
型
可
以
通
过
大
量
的
样
本
训
练
,
来
获
得
检
测
未
来
威
胁
的
能
力
(
在
一
定
限
度
内
,
见
误
解
三
)
。
在
这
些
情
况
下
,
机
器
学
习
的
效
果
很
好
。
但
是
,
通
常
的
情
况
是
一
个
家
族
只
包
括
了
几
个
样
本
,
甚
至
只
有
一
个
样
本
。
也
许
是
作
者
不
想
其
心
血
的
恶
意
程
序
由
于
恶
意
行
为
被
检
出
后
陷
入
和
安
全
软
件
的
长
期
斗
争
。
相
反
,
他
选
择
去
攻
击
那
些
没
有
安
装
安
全
软
件
或
者
没
有
行
为
检
测
的
人
(
即
那
些
曾
把
所
有
鸡
蛋
都
放
在
一
个
篮
子
里
的
人
)
。
这
些
各
式
各
样
的
只
有
一
两
个
样
本
的
“
小
家
族
”
不
能
应
用
于
“
训
练
-
推
广
”
这
个
传
统
的
机
器
学
习
模
式
。
在
这
种
情
况
下
,
用
久
经
考
验
的
哈
希
、
掩
码
可
能
会
更
好
的
检
出
威
胁
。
另
一
个
例
子
是
有
针
对
性
的
攻
击
,
这
些
攻
击
的
幕
后
黑
手
不
打
算
制
造
越
来
越
多
的
新
样
本
,
一
个
受
害
者
就
只
用
一
个
样
本
,
此
时
你
可
以
肯
定
这
个
样
本
不
会
被
保
护
方
案
检
出
(
除
非
这
是
一
个
转
为
此
目
的
开
发
的
平
台
,
例
如
卡
巴
斯
基
的
反
针
对
攻
击
平
台
)
,
又
一
次
是
基
于
哈
希
的
检
测
胜
出
了
。
结
论
结
论
不
同
的
工
具
要
在
不
同
的
情
况
下
使
用
,
多
层
次
的
保
护
要
比
单
层
保
护
更
有
效
,
不
要
因
为
它
们
不
“
时
髦
”
就
忽
略
了
那
些
有
效
的
工
具
。
*
参
考
来
源
:
S
e
c
u
r
e
l
i
s
t
,
A
v
e
n
g
e
r
编
译
,
转
载
请
注
明
来
自
F
r
e
e
B
u
f
.
C
O
M
T
r
o
j
a
n
-
R
a
n
s
o
m
.
W
i
n
3
2
.
S
h
a
d
e
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