Machine Learning nada mais é do que um nome novo para algo muito antigo; não passa de uma nova terminologia para um conjunto de equações e algoritmos baseado quase que totalmente em álgebra linear ou que define a maioria das equações de probabilidade. Por exemplo: a base da regressão Linear (muito usada em ML) foi primeiramente vislumbrada por Francis Galton em 1888.
Os modelos não lineares de classificação para feeds de segurança são os que considero mais interessantes. Porém, antes da utilização de ML, todo dado que recebemos é tratado e enriquecido para que os modelos estatísticos tenham parâmetros variados nos quais poderemos basear nossas predições.
Em casos de uso de algoritmos de Machine Learning é recomendado, sempre que possível, a utilização de stacks de algoritmos. Os dois modelos que eu faço uso são a random classification florest para primeiro estabelecer probabilidade de ser malicioso (baseado em fatores como domínio, país, origem e etc) e, depois, o clustering para agrupar essa informação em tipos de ameaça (phishing, botnet, ransomware, etc.).
Para concluir, modelos estáticos existem há mais de 200 anos. É uma matemática um pouco complexa, mas muito bem fundamentada. Se utilizada corretamente pode ajudar MUITO, ainda mais no mundo de hoje com as quantidades gigantescas de informação com as quais lidamos. E lembre-se: "Nunca adapte a realidade ao modelo e, sim, o modelo à realidade".