摘要：在不断发展的网络安全局势中，传统的反应方法越来越不足。本文在积极的威胁分析中探讨了机器学习（ML）的变革潜力，旨在先发出先发制人的威胁，并在威胁出现之前识别和中和。通过采用ML算法，网络安全系统可以实时分析大量数据集，识别模式并检测指示潜在威胁的异常。本文回顾了当前的网络安全挑战，研究了ML技术（例如决策树，神经网络和聚类）如何用于威胁分析中，并评估通过文献，案例研究和分析的各种ML驱动的网络安全解决方案。它突出了ML的好处，包括增强的检测准确性，更快的响应以及未来的威胁预测能力。但是，还讨论了诸如数据质量，对抗性攻击和高度计算需求之类的挑战。本文通过解决这些限制的结论，并暗示ML提供了有希望的方法，但其成功取决于克服这些障碍。新兴趋势和未来的方向强调了ML持续研究和开发网络安全的需求。关键字：主动威胁分析；网络安全；机器学习；威胁检测；异常检测1。引言背景网络安全景观在过去十年中发生了巨大的发展，这是由于商业，政府和日常生活的数字化增加所致。随着世界变得更加互连，网络威胁的数量和复杂性呈指数增长。网络攻击，从数据泄露和勒索软件到高级持久威胁（APTS）和分布式拒绝服务（DDOS）攻击，已经变得更加频繁且复杂，针对关键的基础架构，金融系统和个人数据[1]。这种升级部分是由于技术的快速发展，该技术为网络犯罪分子提供了新的工具和技术来利用系统中的脆弱性。