在機(jī)器學(xué)習(xí)方面利用些監(jiān)督或無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法來(lái)分析防火墻日志或者網(wǎng)絡(luò)流量，以識(shí)別異常行為通過(guò)訓(xùn)練個(gè)分類器來(lái)區(qū)分正常的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求和攻擊行為；通過(guò)聚類算法來(lái)發(fā)現(xiàn)相似的網(wǎng)絡(luò)行為模式。

在深度學(xué)習(xí)方面，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)進(jìn)行更復(fù)雜的任務(wù)，如基于圖像的DDoS攻擊檢測(cè)等。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）用于時(shí)序數(shù)據(jù)分析，幫助防火墻理解網(wǎng)絡(luò)行為的時(shí)間相關(guān)性。

對(duì)于物流配送業(yè)，由于其業(yè)務(wù)涉及到大量的位置信息和服務(wù)時(shí)間窗限制，在Linux防火墻上部署地理位置感知和時(shí)間窗管理功能，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化配送路線和資源分配。

對(duì)于戶外廣告，根據(jù)用戶的瀏覽歷史和興趣偏好，推送個(gè)性化的廣告內(nèi)容。通過(guò)分析用戶點(diǎn)擊率等數(shù)據(jù)，調(diào)整廣告策略，提高廣告效果。

至于廢舊汽車回收，在Linux防火墻上實(shí)現(xiàn)廢舊車輛識(shí)別和追蹤系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)車輛的實(shí)時(shí)監(jiān)控，有效防止非法拆解和販賣。