你有没有遇到过这种情况：电脑突然变慢，杀毒软件却没报任何病毒？其实，有些恶意行为藏得很深，传统规则库根本抓不到。这时候，就得靠机器学习里的无监督学习来帮忙了。
什么是无监督学习？
简单说，它就像一个自学成才的侦探。不需要提前告诉它“这是坏人”，而是自己从大量数据里找出异常模式。比如你家路由器一整天流量都很平稳，突然半夜上传20GB数据，它立马就能察觉不对劲。
异常行为检测：无声的守护者
很多勒索软件在加密文件前会先扫描整个系统。这个过程会产生大量文件读取请求，和正常操作完全不同。无监督学习模型通过分析历史访问模式，能识别出这种异常扫描行为，哪怕它用的是全新的、从未见过的程序。
举个例子，公司内网有一台电脑平时只访问财务系统，某天突然频繁连接测试服务器，还尝试登录数据库。这种偏离日常行为的举动，会被模型标记为可疑，自动触发告警。
聚类分析发现隐藏威胁
有时候攻击是分批进行的，单看某个IP地址或文件看不出问题。但把所有日志扔给聚类算法，它能把相似行为自动归组。比如一批看似无关的登录失败记录，可能来自同一个攻击工具包，地理位置集中，时间间隔规律，聚类后立刻暴露马脚。
from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np
# 模拟登录日志：[时间戳, 失败次数, 数据包大小]
logs = np.array([[1623456789, 12, 1024],
[1623456795, 8, 2048],
[1623457800, 15, 1536],
[1623457805, 10, 1200]])
clustering = DBSCAN(eps=100, min_samples=2).fit(logs)
print(clustering.labels_) # 输出分组结果减少误报，提升效率
传统安全软件动不动就弹窗警告，用户习惯性点“允许”反而漏掉真威胁。无监督学习能区分“程序员深夜调试代码”和“黑客暴力破解”的区别，让告警更精准。不是所有非常规操作都是恶意的，关键是要懂上下文。
像U盘插入这种常见操作，有人用来传照片，有人用来拷数据。模型通过观察后续行为——比如是否立刻执行隐藏脚本、修改注册表——来判断风险等级，而不是一刀切地拦截。
实时适应新环境
员工换部门、新系统上线、远程办公增多……这些变化都会影响行为模式。无监督学习可以持续更新基线，不会因为一次正常变更就反复报警。它不像固定规则那样僵化，更像是一个不断积累经验的安全管家。