人工智慧網路安全系統

『壹』 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？

『貳』 為什麼網路安全很重要

現在的網路犯罪分子可以找到很多漏洞，並對內部系統造成損害。這樣的事件將導致資金，機密信息和客戶數據的丟失，並且還會破壞業務在市場上的聲譽。2020年3月，Mariott International遭受了重大數據泄露，其中520萬客人的信息被訪問，使用特許經營物業的兩名員工的登錄憑據。大流行和遠程工作甚至沒有放過Twitter。2020年6月，幾位知名人士的帳戶通過電話網路釣魚被劫持。強大的網路安全技術是企業生存的現代必需品，但更重要的是，網路衛生意識也已成為當務之急。在當今的業務基礎架構中，網路安全不僅限於 IT 專業人員和與之相關的公司。網路安全適合所有人，律師，室內裝飾師，音樂家，投資銀行家等，都會發現網路安全系統對他們的工作和業務有益。通過泰科雲Techcloudpro實施和學習網路安全，小型企業將使其員工更加負責任，律師事務所將有動力保護其數據，室內設計師將找到更有效的方法來控制其繁重的文件。

『叄』 人工智慧有什麼缺陷

第一脆弱性。人工智慧系統還無法超出場景或語境理解行為，雖然在下棋或游戲等有固定規則的范圍內不會暴露出這一弱點，但是一旦場景發生變化或這種變化超出一定范圍，人工智慧可能就立刻無法「思考」。

第二、不可預測性。用戶無法預測人工智慧會做出何種決策，這既是一種優勢，也會帶來風險，因為系統可能會做出不符合設計者初衷的決策。

第三、安全問題和漏洞。機器會重結果而輕過程，它只會通過找到系統漏洞，實現字面意義上的目標，但其採用的方法不一定是設計者的初衷。例如，網站會推薦一些極端主義視頻，因為刺激性內容可以增加瀏覽時間。再如，網路安全系統會判斷人是導致破壞性軟體植入的主要原因，於是索性不允許人進入系統。

第四、人機交互失敗。盡管讓機器提供建議，由人類做最後決策，是解決人工智慧某些弱點的常用方法，但由於決策者對系統局限性或系統反饋的認知能力不同，這一問題並不能得到根本解決。

(3)人工智慧網路安全系統擴展閱讀：

當計算機出現後，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以後的歲月中，無數科學家為這個目標努力著。如今人工智慧已經不再是幾個科學家的專利了，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，如今計算機似乎已經變得十分聰明了。

例如，1997年5月，IBM公司研製的深藍（DEEP BLUE）計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬於人類的工作，計算機以它的高速和准確為人類發揮著它的作用。

人工智慧始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其它計算機軟體都因為有了人工智慧的進展而得以存在。

『肆』 關於人工智慧的弱點你覺得有哪些呢在未來幾百年後人工智慧可以會比人類更聰明，但並不意味著會超過人類

不容忽視的是，當前的人工智慧技術也存在弱點，美國智庫「新美國安全中心」最近發布《人工智慧：每個決策者需要知道什麼》報告，提示人工智慧的一些弱點可能對國家安全等領域造成巨大影響。

第一，脆弱性。目前的人工智慧系統還無法超出場景或語境理解行為，其在下棋或游戲等有固定規則的范圍內不會暴露出這一弱點，而一旦場景發生變化或這種變化超出一定范圍，人工智慧可能就立刻無法「思考」。

第二，不可預測性。用戶無法預測人工智慧會做出何種決策，這既是一種優勢，也會帶來風險，因為系統可能會做出不符合設計者初衷的決策。

第三，弱可解釋性。人工智慧或許可以幫助人類做出好的決策，但決策理由目前仍然是一個「黑箱」。例如，圖像識別能力可以發現圖片中的校車，但無法解釋哪些圖像特徵讓它作出這種判斷，而在醫學診斷領域，診斷的理由往往是重要的。

第四，安全問題和漏洞。機器會重結果而輕過程，通過找到系統漏洞，實現字面意義上的目標，但其採用的方法不一定是設計者的初衷。例如，網站會推薦一些極端主義視頻，因為刺激性內容可以增加瀏覽時間。再如，網路安全系統會判斷人是導致破壞性軟體植入的主要原因，於是索性不允許人進入系統。

第六，系統事故。在演算法不能共享的對抗性環境中，系統性錯誤很容易發生，導致做出無法估量的決策。比如，在國家安全領域，兩種相互對抗的演算法為了獲得優勢會採用某些導致毀滅性後果的行為，尤其在網路安全和電子戰過程中，對抗性決策會非常迅速，人類幾乎來不及叫停。

第七，人機交互失敗。盡管讓機器提供建議，由人類做最後決策是解決人工智慧某些弱點的常用方法，但由於決策者對系統局限性或系統反饋的認知能力不同，這一問題並不能得到根本解決。2016年特斯拉自動駕駛汽車撞毀事故中，人類操作員就沒能理解系統給出的提示而發生致命性事故，在軍事、邊境安全、交通安全、執法等諸多領域都面臨類似挑戰。

第八，機器學習漏洞可被對手利用。在對抗性過程中，對手還會釋放有毒數據或利用人工智慧行為方式的某些漏洞發起攻擊，目前還沒有抵禦這種攻擊的有效辦法。

『伍』 機器學習與人工智慧將應用於哪些安全領域

近年來，人工智慧程序在世界多個領域中都得到了廣泛應用，在人們的日常生產和生活中也應用較為廣泛，成為當今社會從事生產的重要支柱，並且也是社會生產的未來重要發展方向。尤其在互聯網、信息領域、安防領域應用效果顯著。該文結合自身對人工智慧的研究，對人工智慧在安全領域的應用進行相關探討。
關鍵詞：人工智慧 安全領域 應用
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2019）01（a）-00-02
人工智慧是進入21世紀以來重要的一項研究和科研課題，通過多年的研究和實踐，已經取得了一些成效，且仍然是未來的主要研究課題和方向。人工智慧不僅能夠解放人工傳統勞動力，還可以提升多個領域的工作效率和效果。在安防領域、網路領域、信息安全領域都有非常突出的優秀表現。下面針對於人工智慧在安全領域的應用進行如下的分析和探討，以推動人工智慧的發展，實現我國社會的快速進步，下面進行詳細的分析和探討。
1 人工智慧在網路安全領域的應用
人工智慧在網路安全領域的應用有非常突出的特點和優勢，由於近些年來大數據量的爆發、計算能力的大幅度增長，同時也讓人工智慧技術實現了質的飛躍。第一，針對於大數據的分析和識別威脅方面，可以為大數據做出安全保障。利用人工智慧能夠對原本模糊、非線性的海量數據進行甄別，非常有效地提升了大數據的安全檢測效率、准確度，並能夠進行自動化的檢測。第二，針對於關聯性安全態勢方面的分析，利用人工智慧可以全方位地分析出內外部所存在的安全隱患。其可以針對於非常多的對網路安全有影響的因素進行發現、分析、評估和預測的功能，是進行網路安全分析的一種有效方式和方法，其還能提供更加精準的安全性度量。通過對相應要素的歸納、分析、處理等，從而進行關聯性安全態勢分析和預測，最終可以對網路安全要素、情況進行綜合性分析，同時還能夠對其發展勢頭進行有效的預測，進而構建出完善的網路安全威脅台式感知系統。第三，利用人工智慧技術實現自學習應急響應防禦系統，可以構建並完善一套主動式安全防禦系統。如今的網路安全防禦需要更快、更準的能力，同時藉助於人工智慧的學習和進化能力，可以針對即將發生或位置的攻擊行為，同時與安全策略和威脅情報進行有機結合，最終實現智慧型、主動性的安全防禦措施和策略。
另外，人工智慧在網路安全防禦領域的應用場景也十分豐富，其主要應用在網路入侵檢測、預測性惡意軟體防禦、網路安全動態感知等方面，這些方面在多個場景都將人工智慧充分應用。例如，在DDOS檢測方面，僵屍網路監測方面，都得到了良好的應用。
2 人工智慧在安防領域的應用
傳統的安防領域一般是通過被動防禦的方式開展相關工作，而在安防工作中應用人工智慧，就使得傳統的被動防禦轉變為主動防禦，從而不僅拓寬了安防的邊界束縛，同樣也增加了安防的主動防禦手段。例如，在「智能演算法、計算機視覺、語音識別」等方面的應用，這些應用使得當今的安防效率大幅度提升，也讓安防方案的有效性大大增加。人工智慧在安防領域的應用較為實際，其中主要在公安、交通、樓宇等多個方面都有實際的應用，其中以公共安全為主要的應用范圍。例如，在公安進行罪犯排查過程中，就可以利用人工智慧進行人臉識別（圖1）、行為分析等多方面的技術應用，從而綜合海量的數據和犯罪風險評估結果等，提高罪犯排查的成功率。尤其在今年，人工智慧技術在安防領域的應用更加迅猛發展。在相關人工智慧產品的生產上游廠家和機器生產廠家中，都將人工智慧作為企業的產業布局和未來發展主要方向。從而在市場中越來越多的人工智慧硬體產品技術得到了進步和發展，同時也為人工智慧的發展提供了良好的基礎。進而擁有人工智慧的安防產品將越來越智能化，其能夠創造更多的安防價值和作用。同時智能安防還可以做到事前預防，事發時干預，事後能夠有效追溯的功能。進而提升我國安防水平和質量。
3 人工智慧在信息安全領域的應用
網路安全和人工智慧這些在當今時代已經不再是新鮮詞彙，這些詞彙在全球各大媒體中出現或組合出現的頻率越來越高，以此可以看出人工智慧在網路安全方面的應用和成果也越來越顯著，同時在未來的網路安全方面也變得越來越重要。例如，其中AI技術就會是未來的網路安全重要技術。而人工智慧則是未來解決網路安全問題和方案的核心內容。現今時代的數據量更是劇增，人工智慧技術將是未來網路安全的重要工作內容和組成部分。雖然目前人工智慧仍然處在一個比較初期的階段，但對於未來的發展趨勢來看，人工智慧在網路安全中的應用研究已經迫在眉睫。
雖然人工智慧在生產生活中得到廣泛應用，同時也取得了良好的效果，但同時在信息安全方面也帶來了安全隱患。去年國務院曾經明確指出，在大力發展人工智慧的同時，也應該提高對其帶來的威脅和安全問題的重視，確保人工智慧可以朝著安全、可靠、可控的方向發展。信息安全領域應用人工智慧主要體現在網路入侵、惡意軟體防禦等方面。同樣隨著網路的發展，「網路戰」也是各國軍事對抗中的一項重要內容和手段，而在這其中應用人工智慧技術，能夠實現軍事網路對抗中的需求，不僅可以准確地感知和評估網路戰的台式，還能夠快速地做出決策，以及診斷出網路入侵，自動對其進行跟蹤。
另外將AI技術應用在反惡意軟體領域，這些惡意軟體的防護是當今很多企業的重點關注問題，其中包含了病毒軟體和勒索軟體等。伴隨著人工智慧在網路安全領域的應用，也涌現出諸多擁有代表性的企業，比如一些研究的大實驗室，如MIT CSAIL等，在該領域內是表現十分突出的實驗室，受到了諸多達投資上的青睞。當前時期，可以歸納為人工智慧的第三次浪潮，美國政府相關部門也造就規劃好了人工智慧的發展路線和戰略，我國的人工智慧安全在網路安全領域的應用也繼續提升，我國也應該做好迎接人工智慧時代的充分准備。
4 結語
人工智慧在多個安全領域的應用，體現出人工智慧的未來發展趨勢，其是人類在未來生產、生活中的重要組成部分，因此，我國應該大力支持和發展人工智慧在安全領域的應用，同時我們也好積極地利用人工智慧進行安全防範，提高各行各業的安全性，推動人工智慧的不斷發展，同時也實現我國社會的快速發展，推動人類社會的不斷前進。

『陸』 人工智慧和網路安全選哪個好

我個人認為二者各有各的特點，主要看自己內心的想法，人工智慧與網路安全的結合目前還是一個新興產業,但具有發展前途,特別是計算安全領域還有很多尚未解決且具有挑戰性的問題需要人們不斷去探索和追尋答案。以下是我的個人看法，希望能夠對大家有幫助。

生活中就比如說給自己的用戶名設置足夠長度的密碼,最好使用大小寫混合和特殊符號,不要為了貪圖好記而使用純數字密碼，不要使用與自己相關的資料作為個人密碼,如自己或男(女)朋友的生日,電話號碼,身份證號碼等等，這些對於網路安全都是至關重要的。在我們的日常生活中,難免會遇到大大小小的安全問題,安全知識大全可以幫助我們解決安全的一些小問題。所以，積極學習網路安全也是非常有必要的一件事情。

以上就是我的個人見解，希望能夠對大家有用。

『柒』 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。

『捌』 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。

『玖』 有哪些人工智慧安全風險

在分析之前，讓我們簡要介紹一下人工智慧的應用。人工智慧因其在數據分析、知識提取和自主學習方面的突出優勢，被廣泛應用於網路保護、數據管理、信息審查、智能安全、金融風險控制和輿情監測等領域。在這些領域，往往會出現一些安全風險，常見風險如下:

1、人工智慧安全風險——框架的安全風險

近年來，著名的深度學習框架TensorFlow和Caffe及其依賴庫多次被發現存在安全漏洞，被攻擊者利用，導致系統安全問題。以生成模型[3]為例。原始工作原理是:將輸入X映射到低維表示的Z編碼器，再映射回高維重構的X解碼器，表示如下圖所示:

如果輸入是7，攻擊後的輸出可能是8。如圖所示:

此外，人工智慧可以用來編寫計算機病毒和木馬。原始的惡意腳本是手動編寫的。人工智慧技術可以通過插入拮抗樣本[4]，繞過安全檢測，實現這些過程的自動化。同樣，人工智慧技術也可以自動生成智能僵屍網路[5]，它可以在不等待僵屍網路控制命令的情況下對其他系統進行大規模、自動的攻擊，大大提高了網路攻擊的破壞程度。(頁面)

2、人工智慧安全風險——數據安全風險

攻擊者可以通過網路的內部參數得到網路訓練的數據集。人工智慧技術還將增強數據挖掘能力，提高隱私泄露風險，比如2018年3月的Facebook數據泄露事件。

3、人工智慧安全風險——演算法的安全風險

深度學習網路目標函數的定義不準確、不合理或不正確，可能會導致錯誤甚至有害的結果。錯誤的目標函數、代價過高的目標函數以及表達能力有限的網路都可能導致網路產生錯誤的結果。例如，2018年3月，一輛優步自動駕駛汽車發生事故，機器人視覺系統未能及時識別突然出現在道路上的行人，導致行人發生碰撞並死亡。演算法的偏差和人工智慧的不可解釋性也是主要問題。在美國，人工智慧演算法被用來預測罪犯，一些列表顯示許多無辜的人受到了傷害，其中大部分是黑人，甚至系統的開發者也沒有合理的解釋這個決定。拮抗樣本的存在也會導致演算法的誤判。通過給下面的圖片添加一點雜訊，人工智慧將很有信心地確認熊貓是長臂猿。

4、人工智慧安全風險——信息安全風險

有了足夠的訓練數據，人工智慧可以產生用於非法活動的虛假信息。比如人工智慧面部修飾DeepFakes，以及最近推出的DeepNude。一些罪犯使用假聲音和假視頻進行詐騙。現在谷歌已經發明了一種聊天機器人，它可以完全愚弄人們在電話上聊天。

以上就是《人工智慧安全風險有哪些?安全在這個行業竟然這么重要》，在分析之前，讓我們先簡單介紹一下人工智慧的應用。人工智慧由於其在數據分析、知識提取和自主學習方面的突出優勢，如果你想知道更多的人工智慧安全的發展，可以點擊本站的其他文章進行學習。