機械学習におけるサイバー攻撃に関連した技術群は、ネットワーク上の通信の監視や異常検出から始まる。通信フレームの解析やパケットの受信、送信状況の把握を通じて不正なアクセスや攻撃の兆候を検出する。また、ホストやサーバー、ノードの稼働状態を監視し、異常負荷や異常動作を検出することで攻撃の早期発見に繋げる。さらに、記憶装置やストレージシステムの書き込みや読み出しに関わるビット列の訂正や検出技術を活用し、エラー訂正符号（ECC）やパリティ検査によるデータの整合性確認を行い、不正な改ざんを防ぐ。これにはフラッシュメモリのメモリセルやブロック単位での消去・書き込み処理に対する保護技術も含まれる。暗号技術においては、コード生成や署名、復号を用い、通信の秘匿性と認証を確立しつつ、タグやID情報の安全な管理を行う。さらに、機械学習の入力となるデータは画像の場合、画素値やピクセル単位のフィルタリング、画面の解像度や圧縮技術に基づいた異常検出にも対応し、不正なデータ改変の兆候を検出する。これらの技術は、基板やコアの稼働監視、冷却ファンや熱交換器を含むハードウェアの正常稼働維持とも連携し、システム全体の信頼性を確保しながらサイバー攻撃対策を実施する。
