机器学习（ML）代表了当前和未来信息系统的关键技术，许多域已经利用了ML的功能。但是，网络安全中ML的部署仍处于早期阶段，揭示了研究和实践之间的显着差异。这种差异在当前的最新目的中具有其根本原因，该原因不允许识别ML在网络安全中的作用。除非广泛的受众理解其利弊，否则ML的全部潜力将永远不会释放。本文是对ML在整个网络安全领域中的作用的首次尝试 - 对任何对此主题感兴趣的潜在读者。我们强调了ML在人类驱动的检测方法方面的优势，以及ML在网络安全方面可以解决的其他任务。此外，我们阐明了影响网络安全部署实际ML部署的各种固有问题。最后，我们介绍了各种利益相关者如何为网络安全中ML的未来发展做出贡献，这对于该领域的进一步进步至关重要。我们的贡献补充了两项实际案例研究，这些案例研究描述了ML作为对网络威胁的辩护的工业应用。
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事情互联网（物联网）正处于重大范式转变的边缘。在未来的IOT系统中，IOFT，云将被人群代替模型训练被带到边缘的人群，允许IOT设备协作提取知识并构建智能分析/型号，同时保持本地存储的个人数据。这种范式转变被IOT设备的计算能力巨大增加以及分散和隐私保留模型培训的最近进步，作为联合学习（FL）。本文为IOFT提供了愿景，并系统概述当前努力实现这一愿景。具体而言，我们首先介绍IOFT的定义特征，并讨论了三维内部的分散推断的流动方法，机会和挑战：（i）全局模型，最大化跨所有IOT设备的实用程序，（ii）个性化模型所有设备的借款强度都保留了自己的模型，（iii）一个迅速适应新设备或学习任务的元学习模型。通过描述Ioft通过域专家镜头重塑不同行业的愿景和挑战来结束。这些行业包括制造，运输，能源，医疗保健，质量和可靠性，商业和计算。
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数字商务泛化的黑暗面是欺诈尝试的增加。为防止任何类型的攻击，现代最先进的欺诈检测系统现在嵌入机器学习（ML）模块。这种模块的概念仅在研究水平上传达，论文主要关注孤立的基准数据集和度量的结果。但研究只是旅程的一部分，前面是业务问题的正确制定以及数据集合，然后是实际集成。在本文中，我们对该过程进行了更广泛的愿景，就转让学习进行欺诈检测，从企业进行研究，回到业务。
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