深度學習應用於網路安全

⑴ 深度學習能應用在哪些領域

深度學習的快速發展，不僅使機器學習得到許多實際的應用，還拓展了整個AI（人工智慧的）的范圍。 它將任務進行拆解，使得各種類型的機器輔助變成可能，具體分為以下幾類應用：

1、無人駕駛汽車：深度學習在無人駕駛領域主要用於圖像處理，可以用於感知周圍環境、 識別可行駛區域檢測、以及識別行駛路徑識別。

2、圖片識別及分類：識別出圖片中的對象，並建立關鍵詞，對圖片進行分類。

3、機器翻譯：基於深度學習理論，藉助海量計算機模擬的神經元，在海量的互聯網資源的依託下，來模仿人腦理解語言，形成更加符合語法規范、容易理解的譯文。

4、目標識別：即不僅可以識別出是什麼物體，還可以預測物體的位置，位置一般用邊框標記。

5、情感識別：通過深度學習，幫助計算機識別新聞、微博、博客、論壇等文本內容中所包含情感態度，從而及時發現產品的正負口碑。

6、藝術創作：通過深度學習，讓計算機學會根據不同的作曲家風格進行音樂編曲或者基於各流派畫家進行繪畫創作。

⑵ 日本防衛省研發人工智慧用深度學習防禦網路攻擊

據日本《產經新聞》1月7日報道稱，日本防衛省於6日宣布：為強化對網路攻擊的應對能力，已經確定要將人工智慧（AI）引入日本自衛隊信息通信網路的防禦系統中。預計將於明年開始為期兩年的調查研究，於2020年著手進行軟體開發，2022年實際運用，並且也開始考慮在日本政府全體的網路防禦系統中應用AI。

目前，軍方人員介入網路安全戰場早已成為常態，美國著名的網路安全公司Cybereason其創辦人正是來自以色列國防部下屬精英網路部隊8200部隊。值得注意的是，2015年該公司接受了來自日本軟銀的為數1億美元的融資，不知《產經新聞》提到的「以色列技術」是否來自該公司呢？

⑶ 深度學習的應用領域有哪些

下面來列舉幾個廣泛應用深度學習的領域。

一、語音識別

深度學習的發展使語音識別有了很大幅度的效果提升，類似於在計算機視覺中處理圖像數據一樣，深度學習中將聲音轉化為特徵向量，然後對這些數字信息進行處理輸入到網路中進行訓練，得到一個可以進行語音識別的模型。

二、自然語言處理

深度學習由於其非線性的復雜結構，將低維稠密且連續的向量表示為不同粒度的語言單元，例如詞、短語、句子和文章，讓計算機可以理解通過網路模型參與編織的語言，進而使得人類和計算機進行溝通。此外深度學習領域中研究人員使用循環、卷積、遞歸等神經網路模型對不同的語言單元向量進行組合，獲得更大語言單元的表示。

三、文字識別

眾所周知，深度學習可以用來識別照片中的文字。一旦識別了，文字就會被轉成文本，並且被翻譯，然後圖片就會根據翻譯的文本重新創建。這就是我們通常所說的即時視覺翻譯。

四、自動機器翻譯

我們都知道，谷歌支持100種語言的即時翻譯，速度之快宛如魔法。谷歌翻譯的背後，就是機器學習。在過去的幾年時間里，谷歌已經完全將深度學習嵌入進了谷歌翻譯中。事實上，這些對語言翻譯知之甚少的深度學習研究人員正提出相對簡單的機器學習解決方案，來打敗世界上最好的專家語言翻譯系統。文本翻譯可以在沒有序列預處理的情況下進行，它允許演算法學習文字與指向語言之間的關系。

五、自動駕駛汽車

谷歌利用深度學習演算法使自動駕駛汽車領域達到了一個全新的水平。現在谷歌已經不再使用老的手動編碼演算法，而是編寫程序系統，使其可以通過不同感測器提供的數據來自行學習。對於大多數感知型任務和多數低端控制型任務，深度學習現在是最好的方法。

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⑷ 深度學習與網路安全有沒有很好的結合點

網路安全在近年來有所加強，例如對用戶信息的雙重保護、增加許可權設置等，有關網路安全的法律也在進一步制定實施。但是人們可能忽略了，大數據也許才是這一問題的終極解決方案。
事實上，大數據對於維護網路安全的作用早已露出端倪。今天的反垃圾機制（antispam）已經十分完善。盡管50%的原始都是垃圾，但是真正到達用戶郵箱的寥寥無幾。而在5-10年前，郵箱里大部分都是垃圾信息。

⑸ 深度學習可以應用到什麼領域

其實咱們的實際生活中已經有很多應用深度學習技術的案例了。
比如電商行業，在瀏覽淘寶時，頁面中有很多都是符合你的愛好並且最近有意向購買的商品，這種個性化推薦中就涉及到深度學習技術，還有就是在購物界面能和你進行對話，解決疑問的淘寶智能機器人，也涉及深度學習技術。
比如交通領域，通過深度學習技術能監測到車輛停車、逆行等行為，甚至精確識別車輛的車牌號、顏色、車型、車輛里的人物等來輔助交通執法，甚至在發生交通事故和交通擁堵時進行報警等。
比如金融行業，銀行通過深度學習技術能對數以百萬的消費者數據（年齡，職業，婚姻狀況等）、金融借款和保險情況（是否有違約記錄，還款時間，車輛事故記錄等）進行分析進而判斷出是否能進行貸款服務。
比如家居行業，智能家居的應用也用到了深度學習技術，比如智能冰箱通過圖像識別等技術記錄食材種類和用戶日常飲食數據，進而分析用戶的飲食習慣，並根據多維度給出最全面的健康膳食建議。
比如製造行業，機器視覺已經長期應用在工業自動化系統中，如儀錶板智能集成測試、金屬板表面自動控傷、汽車車身檢測、紙幣印刷質量檢測、金相分析、流水線生產檢測等等，機器視覺自動化設備可以代替人工不知疲倦的進行重復性的工作，且在一些不適合於人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，機器視覺可替代人工視覺。
還有教育行業、醫療行業等，深度學習技術已經滲透到各個行業和領域。

⑹ 深度學習是什麼求科普。

深度學習是一類機器學習方法，可實例化為深度學習器，所對應的設計、訓練和使用方法集合稱為深度學習。

深度學習器由若干處理層組成，每層包含至少一個處理單元，每層輸出為數據的一種表徵，且表徵層次隨處理層次增加而提高。

深度的定義是相對的。針對某具體場景和學習任務，若學習器的處理單元總數和層數分別為M和N，學習器所保留的信息量或任務性能超過任意層數小於N且單元總數為M的學習器，則該學習器為嚴格的或狹義的深度學習器，其對應的設計、訓練和使用方法集合為嚴格的或狹義的深度學習。

廣義的深度學習器及對應的深度學習方法可依據經驗和局部最優化設計，不進行上述嚴格的遍歷比較。

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