人工智慧網路安全知識

1. 網路安全專業學什麼

網路安全專業主要學PKI技術、安全認證技術、安全掃描技術、防火牆原理與技術、入侵檢測技術、數據備份與災難恢復、資料庫安全、演算法設計與分析。網路安全是指網路系統的硬體、軟體及其系統中的數據受到保護，不因偶然的或者惡意的原因而遭受到破壞、更改、泄露，系統連續可靠正常地運行，網路服務不中斷。

網路安全專業前景

第一部分：基礎篇。主要包括安全導論、安全法律法規、操作系統應用、計算機網路、HTML&JS、PHP編程、Python編程和Docker基礎知識。讓初級入門的人員對網路安全基礎有所了解。

第二部分：Web安全。包含Web安全概述、Web安全基礎、Web安全漏洞及防禦和企業Web安全防護策略方面的安全知識。讓初學者入門學習Web安全知識。

第三部分：滲透測試。這個階段包括的內容有，滲透測試概述、滲透測試環境搭建、滲透測試工具使用、信息收集與社工技巧、Web滲透、中間件滲透和內網滲透等知識。

第四部分：代碼審計。包括了代碼審計概述、PHP代碼審計、Python代碼審計、Java代碼審計、C/C++代碼審計和代碼審計實戰的知識，深入學習各類代碼審計的知識。

第五部分：安全加固。這個階段的學習，可以深入學習網路協議安全、密碼學及應用、操作系統安全配置等方面的重要知識點。

網路安全專業前景

隨著新一代信息技術的發展，網路將更加深入千家萬戶，融入到社會生活和經濟發展的各個方面。在未來，無論是在物聯網、人工智慧等新興領域還是在傳統計算機科學技術領域，網路安全是始終不可缺少的重要組成部分，在整個網路安全產業中佔有舉足輕重的地位。

正是由於網路安全人才缺口很大，所以網路空間安全專業才會於2015年設立，並且設立之後，在一大批「雙一流」建設高校和其他重點院校建立了研究生專業研究方向。因此，網路安全專業的就業前景十分廣闊，是一個不折不扣的朝陽行業，也是為數不多的職業壽命很長的計算機類工種。

2. 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。

3. 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。

4. 網路安全主要學什麼

計算機網路安全（Computer Network Security）簡稱網路安全是指利用計算機網路管理控制和技術措施，保證網路系統及數據的保密性、完整性、網路服務可用性和可審查性受到保護。即保證網路系統的硬體、軟體及系統中的數據資源得到完整、准確、連續運行與服務不受干擾破壞和非授權使用。狹義上，網路安全是指計算機及其網路系統資源和信息資源不受有害因素的威脅和危害。廣義上，凡是涉及到計算機網路信息安全屬性特徵（保密性、完整性、可用性、可控性、可審查性）的相關技術和理論，都是網路安全的研究領域。實際上，網路安全問題包括兩方面的內容，一是網路的系統安全，二是網路的信息安全，而網路安全的最終目標和關鍵是保護網路的信息安全。
計算機網路安全是一門涉及計算機科學、網路技術、信息安全技術、通信技術、計算數學、密碼技術和資訊理論等多學科的綜合性交叉學科，是計算機與信息科學的重要組成部分，也是近20年發展起來的新興學科。統機焦點需要綜合信息安全、網路技術與管理、分布式計算、人工智慧等多個領域知識和研究成果，其概念、理論和技術正在不斷發展完善之中。通常，網路安全的內容包括：網路安全技術、網路安全管理、網路安全運作，如操作系統安全、資料庫安全、網路站點安全、病毒與防護、訪問控制、密碼及加密、網路安全檢測與防禦、安全審計、網路安全准則與標准等方面。

5. 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。

6. 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。

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7. 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。

8. 學習人工智慧AI需要哪些知識

需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復雜演算法的必備要素。今天的種種人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智慧，首先要掌握必備的數學基礎知識。線性代數將研究對象形式化，概率論描述統計規律。

需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法；當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；總之演算法很多需要時間的積累。

需要掌握至少一門編程語言，比如C語言，MATLAB之類。畢竟演算法的實現還是要編程的；如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。

拓展資料：

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。2017年12月，人工智慧入選「2017年度中國媒體十大流行語」。

參考資料：網路—人工智慧：計算機科學的一個分支