人工智慧關於網路安全的ppt

A. 求關於電子商務網站網路安全存在的問題及面臨的挑戰（PPT）

網路安全攻擊形式
一般入侵 網路攻擊 掃描技術 拒絕服務攻擊技術 緩沖區溢出 後門技術 Sniffer技術 病毒木馬
網路安全技術，從代理伺服器、網路地址轉換、包過濾到數據加密 防攻擊，防病毒木馬等等。

B. 人工智慧在安全中的應用

人工智慧在網路安全領域有以下具體應用（包括但不限於）：

（1）防範網路攻擊

AI技術可以輔助人類搜索並修復軟體錯誤和漏洞，以防禦潛在的網路攻擊。目前，麻省理工學院（CSAIL）和機器學習初創公司PatternEx已經研發出了名為A12的人工智慧平台，該平台整合了人類專家的輸入及AI系統連續循環反饋，進行了主動式的上下文建模學習，使得A12演算法系統比僅使用機器學習的演算法系統攻擊檢測率提高了10倍。

（2）犯罪預防

AI技術可以協助預測恐怖分子或其他威脅何時會襲擊目標，可以利用包括載客數量和交通變化的數據來源，動態增加警察的數目來保證安全等。

（3）隱私保護

通過AI技術可以進行差異隱私，對不同的用戶提供定製化的隱私保護體驗。例如，差異化的隱私保護讓蘋果可以在不損害任何個人隱私的情況下，從大量用戶那裡收集數據。

C. 求《計算機網路安全基礎》(第4版)的PPT課件，人民郵電出版社。。急

網路雲里有的，下載地址：http://pan..com/share/link?app=zd&shareid=3477745240&uk=2804214657
右上有一個下載鏈接

D. 人工智慧在網路安全領域的應用有哪些

近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術。一般來說，AI主要應用於網路安全入侵檢測、惡意軟體檢測、態勢分析等領域。

1、人工智慧在網路安全領域的應用——在網路入侵檢測中。

入侵檢測技術利用各種手段收集、過濾、處理網路異常流量等數據，並為用戶自動生成安全報告，如DDoS檢測、僵屍網路檢測等。目前，神經網路、分布式代理系統和專家系統都是重要的人工智慧入侵檢測技術。2016年4月，麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室(CSAIL)與人工智慧初創企業PatternEx聯合開發了基於人工智慧的網路安全平台AI2。通過分析挖掘360億條安全相關數據，AI2能夠准確預測、檢測和防範85%的網路攻擊。其他專注於該領域的初創企業包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。

2、人工智慧在網路安全領域的應用——預測惡意軟體防禦。

預測惡意軟體防禦使用機器學習和統計模型來發現惡意軟體家族的特徵，預測進化方向，並提前防禦。目前，隨著惡意病毒的增多和勒索軟體的突然出現，企業對惡意軟體的保護需求日益迫切，市場上出現了大量應用人工智慧技術的產品和系統。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，這是一款由人工智慧驅動的“Cognition”殺毒系統，可以准確地檢測和刪除惡意文件，保護網路免受未知的網路安全威脅。在2017年2月舉行的RSA2017大會上，國內外專家就人工智慧在下一代防病毒領域的應用進行了熱烈討論。預測惡意軟體防禦的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。

3、人工智慧在網路安全領域的應用——在動態感知網路安全方面。

網路安全態勢感知技術利用數據融合、數據挖掘、智能分析和可視化技術，直觀地顯示和預測網路安全態勢，為網路安全預警和防護提供保障，在不斷自我學習的過程中提高系統的防禦水平。美國公司Invincea開發了基於人工智慧的旗艦產品X，以檢測未知的威脅，而英國公司Darktrace開發了一種企業安全免疫系統。國內偉達安防展示了自主研發的“智能動態防禦”技術，以及“人工智慧”與“動態防禦”六大“魔法”系列產品的整合。其他參與此類研究的初創企業包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。

此外，人工智慧應用場景被廣泛應用於網路安全運行管理、網路系統安全風險自評估、物聯網安全問題等方面。一些公司正在使用人工智慧技術來應對物聯網安全挑戰，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。

以上就是《人工智慧在網路安全領域的應用是什麼?這個領域才是最關鍵的》，近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術，如果你想知道更多的人工智慧安全的發展，可以點擊本站其他文章進行學習。

E. 人工智慧對網路安全造成了什麼影響

人工智慧可以高度的提高網路的安全性，但是也會有一些黑客用它來進行網路犯罪。

F. 為什麼有人說網路安全需要人工智慧的輔助

人工智慧得以普及這就意味著,人工智慧應用不再僅限於微軟,谷歌,蘋果這些大型公司內,任何規模的公司都可以接觸到人工智慧。擺在我們面前 就有一個這樣的機會,無論是對於大型公司,中性公司,還是小型公司來說,可以利用人工智慧重整我們的商業運行模式。

現代人工智慧技術在語音識別,圖像識別等領域都達到了很高的水平,但是它仍有很長的路要走。比如,關於你和你的團隊進行資源分配的問題。你怎樣做才可以得出最優的資源分配決策,同時優化你的資源消耗方式?這樣得話,你將會節省多少開支?下一代人工智慧技術將會給出我們上述問題的答案。

為人工智慧支撐企業建立合法性，網路空間安全將負責搭建和監管人工智慧基礎設施相關的所有內容,甚至那些我們剛剛涉足的方面也要包括進去。我們都聽說過「廢料輸入,廢料輸出」這種說法,但是你有沒有想過如何將這種思想運用到人工智慧的業務支撐中呢?你有沒有建立數據中毒安全策略,來防止攻擊者欺騙人工智慧使其做出錯誤決策?如果你已經基於錯誤數據做出了錯誤決定,那麼你需要多久才會發現它並解決它呢?

數據中毒已經是網路空間空間安全界一個廣受關注的問題了。比如,反病毒軟體的檢查依據來源於廣泛領域的信號和樣本,軟體供應商必須要深刻保持警惕,尤其是當被攻擊者盯上試圖破化其軟體系統的時候。盡管我們的方法論已經成熟到可以將人工智慧安全囊括到保護系統中,我們仍不能鬆懈。想像你是一個專車服務公司的負責人,但一個大事件過後,你僱傭的所有司機在同一時間都聯系不上了。隨之而來的就是,匹配乘客和司機的人工智慧系統會發現道路上沒有專車,進而得出專車缺失的結論。進而它會採取行動,比如因供不應求而提升乘坐的價格。CSO面臨的挑戰將是檢測數據中毒事件,通過調整錯誤決策來保護業務正常運轉,採取適當措施根除問題防止未來復發。