人工智能关于网络安全的ppt

A. 求关于电子商务网站网络安全存在的问题及面临的挑战（PPT）

网络安全攻击形式
一般入侵 网络攻击 扫描技术 拒绝服务攻击技术 缓冲区溢出 后门技术 Sniffer技术 病毒木马
网络安全技术，从代理服务器、网络地址转换、包过滤到数据加密 防攻击，防病毒木马等等。

B. 人工智能在安全中的应用

人工智能在网络安全领域有以下具体应用（包括但不限于）：

（1）防范网络攻击

AI技术可以辅助人类搜索并修复软件错误和漏洞，以防御潜在的网络攻击。目前，麻省理工学院（CSAIL）和机器学习初创公司PatternEx已经研发出了名为A12的人工智能平台，该平台整合了人类专家的输入及AI系统连续循环反馈，进行了主动式的上下文建模学习，使得A12算法系统比仅使用机器学习的算法系统攻击检测率提高了10倍。

（2）犯罪预防

AI技术可以协助预测恐怖分子或其他威胁何时会袭击目标，可以利用包括载客数量和交通变化的数据来源，动态增加警察的数目来保证安全等。

（3）隐私保护

通过AI技术可以进行差异隐私，对不同的用户提供定制化的隐私保护体验。例如，差异化的隐私保护让苹果可以在不损害任何个人隐私的情况下，从大量用户那里收集数据。

C. 求《计算机网络安全基础》(第4版)的PPT课件，人民邮电出版社。。急

网络云里有的，下载地址：http://pan..com/share/link?app=zd&shareid=3477745240&uk=2804214657
右上有一个下载链接

D. 人工智能在网络安全领域的应用有哪些

近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术。一般来说，AI主要应用于网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。

1、人工智能在网络安全领域的应用——在网络入侵检测中。

入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理网络异常流量等数据，并为用户自动生成安全报告，如DDoS检测、僵尸网络检测等。目前，神经网络、分布式代理系统和专家系统都是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与人工智能初创企业PatternEx联合开发了基于人工智能的网络安全平台AI2。通过分析挖掘360亿条安全相关数据，AI2能够准确预测、检测和防范85%的网络攻击。其他专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。

2、人工智能在网络安全领域的应用——预测恶意软件防御。

预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征，预测进化方向，并提前防御。目前，随着恶意病毒的增多和勒索软件的突然出现，企业对恶意软件的保护需求日益迫切，市场上出现了大量应用人工智能技术的产品和系统。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，这是一款由人工智能驱动的“Cognition”杀毒系统，可以准确地检测和删除恶意文件，保护网络免受未知的网络安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017大会上，国内外专家就人工智能在下一代防病毒领域的应用进行了热烈讨论。预测恶意软件防御的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。

3、人工智能在网络安全领域的应用——在动态感知网络安全方面。

网络安全态势感知技术利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化技术，直观地显示和预测网络安全态势，为网络安全预警和防护提供保障，在不断自我学习的过程中提高系统的防御水平。美国公司Invincea开发了基于人工智能的旗舰产品X，以检测未知的威胁，而英国公司Darktrace开发了一种企业安全免疫系统。国内伟达安防展示了自主研发的“智能动态防御”技术，以及“人工智能”与“动态防御”六大“魔法”系列产品的整合。其他参与此类研究的初创企业包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。

此外，人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。一些公司正在使用人工智能技术来应对物联网安全挑战，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。

以上就是《人工智能在网络安全领域的应用是什么?这个领域才是最关键的》，近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站其他文章进行学习。

E. 人工智能对网络安全造成了什么影响

人工智能可以高度的提高网络的安全性，但是也会有一些黑客用它来进行网络犯罪。

F. 为什么有人说网络安全需要人工智能的辅助

人工智能得以普及这就意味着,人工智能应用不再仅限于微软,谷歌,苹果这些大型公司内,任何规模的公司都可以接触到人工智能。摆在我们面前 就有一个这样的机会,无论是对于大型公司,中性公司,还是小型公司来说,可以利用人工智能重整我们的商业运行模式。

现代人工智能技术在语音识别,图像识别等领域都达到了很高的水平,但是它仍有很长的路要走。比如,关于你和你的团队进行资源分配的问题。你怎样做才可以得出最优的资源分配决策,同时优化你的资源消耗方式?这样得话,你将会节省多少开支?下一代人工智能技术将会给出我们上述问题的答案。

为人工智能支撑企业建立合法性，网络空间安全将负责搭建和监管人工智能基础设施相关的所有内容,甚至那些我们刚刚涉足的方面也要包括进去。我们都听说过“废料输入,废料输出”这种说法,但是你有没有想过如何将这种思想运用到人工智能的业务支撑中呢?你有没有建立数据中毒安全策略,来防止攻击者欺骗人工智能使其做出错误决策?如果你已经基于错误数据做出了错误决定,那么你需要多久才会发现它并解决它呢?

数据中毒已经是网络空间空间安全界一个广受关注的问题了。比如,反病毒软件的检查依据来源于广泛领域的信号和样本,软件供应商必须要深刻保持警惕,尤其是当被攻击者盯上试图破化其软件系统的时候。尽管我们的方法论已经成熟到可以将人工智能安全囊括到保护系统中,我们仍不能松懈。想象你是一个专车服务公司的负责人,但一个大事件过后,你雇佣的所有司机在同一时间都联系不上了。随之而来的就是,匹配乘客和司机的人工智能系统会发现道路上没有专车,进而得出专车缺失的结论。进而它会采取行动,比如因供不应求而提升乘坐的价格。CSO面临的挑战将是检测数据中毒事件,通过调整错误决策来保护业务正常运转,采取适当措施根除问题防止未来复发。