数据挖掘note（1）

数据挖掘一般分为机器学习和统计学习，大数据学的课程一般是关于机器学习，我们学的浅，主要关于统计学习，示意图如下所示：

 

这是一个大数据时代，但是数据挖掘的利用率不足0.5%，可见数据挖掘的空间巨大！

问题：数据挖掘对信息安全有什么用？

例如从几十万条终端行为数据中找到攻击者在内网渗透的迹象，或者发现某个内部员工周期性将企业内部敏感信息发到互联网上。 数据挖掘可以检查复杂的多源数据，通过模糊匹配、集合理论以及结合专家系统以执行数据函数或者建模分析。 最终了解与企业内的活动和趋势有关的信息，比如找到黑客攻击行为、内鬼或者企业内部的安全隐患等。 这些数据的挖掘最终会形成企业安全知识，通过可视化技术展现给客户管理层，辅助他们做出决策。