AI驱动智能 *** _ai驱动的 *** 攻防技术

简述ai数据驱动的基本思想

机器学习，也被称为统计机器学习，是人工智能领域的一个分支，其基本思想是基于数据构建统计模型，并利用模型对数据进行分析和预测的一门学科。

机器学习是基于训练数据构建统计模型，从而使计算机具有对新数据进行预测和分析的能力，机器学习 *** 按其实现的目标不同，可以分为：监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习模型训练，算法利用训练数据提供的特征信息，如颜色、大小、形状等，构建概率模型p（y|x）或非概率模型y=f（x），当模型训练完毕，就可以把新的输入数据代入模型，模型将根据新数据的特征信息，找出更符合这种特征的输出结果。

无监督学习的训练样本数据没有任何的标签和输出，其目的是对原始数据结构进行深入分析，找出数据间存在的规律与关系。典型的无监督学习任务包括：聚类、降维、特征提取等。

强化学习更接近生物学习的本质，也是有望让机器获得通用智能的一项技术。

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人工智能在 *** 安全领域的应用有哪些？

近年来，在 *** 安全防御中出现了多智能体系统、神经 *** 、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 *** 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 *** 安全领域的应用——在 *** 入侵检测中。

入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理 *** 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 *** 检测等。目前，神经 *** 、分布式 *** 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 *** 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 *** 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 *** 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 *** 免受未知的 *** 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 *** 安全领域的应用——在动态感知 *** 安全方面。

*** 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 *** 安全态势，为 *** 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 *** 安全运行管理、 *** 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 *** 安全领域的应用是什么?这个领域才是最关键的》，近年来，在 *** 安全防御中出现了多智能体系统、神经 *** 、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。

*** 安全未来发展怎么样？

趋势1：等保和关保条例有望出台并进一步推动 *** 安全产业生态蓬勃向好。

《 *** 安全审查办法》和《贯彻落实 *** 安全等级保护制度和关键信息基础设施安全保护制度的指导意见》明确了关键基础设施的保护要求和工作要求。《 *** 安全等级保护条例》《关键信息基础设施安全保护条例》有望陆续出台，这意味着 *** 安全保护相关的一系列制度要素将进一步细化，促使各行业各领域 *** 安全投入持续加大。

趋势2： *** 攻防对抗朝人工智能方向发展演化。

随着人工智能(AI)技术的普及应用，攻击方利用AI实现更快、更准地发现漏洞，从而产生更难以检测识别的恶意代码，而防守方需要利用AI提升 *** 安全检测、防御及自动化响应能力。 *** 安全将从现阶段的人与人对抗、人机对抗逐渐向基于AI攻防对抗发展演化。

趋势3：数据安全相关法律的出台加速完善数据与个人信息保护体系。

《民法典》明晰了个人信息处理的内涵、原则和条件，《数据安全法（草案）》《个人信息保护法（草案）》立法进程加快，有望陆续出台，包括个人信息在内的数据收集、存储、加工、使用、提供、交易、公开等环节的法律约束将更为规范，数据安全合规管理将成为各行业的必备能力，促进各行业多维度落实法律法规要求。

趋势4： *** 安全人才需求看涨。

*** 安全人才需求单位越来越多、要求越来越高，但 *** 安全人才队伍培养没有跟上 *** 安全人才需求，预计未来我国 *** 安全人才数量缺口将突破百万，而实战型实用型的 *** 安全人才也将在2021年面临很大的缺口。

趋势5：数据交换共享的安全需求越来越强烈。

数据蕴含着巨大的价值，已成为重要的生产要素和战略资产，数据的共享是数据开发、利用和增值的重要一环，但数据安全一直是制约数据共享的瓶颈。平衡数据共享与数据安全，加速释放数据要素市场红利，促进数字经济整体健康、持续发展的需求越来越强。

趋势6： *** 攻防演练推动 *** 安全保护常态化和实战化。

最近几年的实战 *** 攻防演练取得实效，得到 *** 和企事业单位的普遍认可，有效地提升了我国 *** 安全的防护与应急响应能力，实战化攻防演练将成为政企 *** 安全防御新思路，成为 *** 安全保护的常态。

趋势7：信创政策促进自主可控产业发展。

趋势8：国家级 *** 攻击愈演愈烈。

趋势9：深化打击整治 *** 犯罪背后的黑灰产业链。

趋势10：工业数字化进程导致工控安全问题凸显。

基于人工智能的自动化 *** 攻防系统相较传统的 *** 攻防的优势有哪些？

（1）效率性较纯手工测试占绝对优势。随着软件漏洞出现频率的加快，手工测试远远地达不到要求。例如2003年SQL slammer蠕虫利用微软存在的SQL漏洞，在短短的十分钟之内就感染了将近七万台计算机，如此的速度，人类只能依赖自动化的工具才能有效地控制。

（2）质量较高。CGC参赛的自动化程序分析系统大部分都具有机器学习的能力，虽然不能达到AlphaGo的人工智能的水平，但是对于一般复杂的问题，通过自学习能力，都能得到解决，而且随着时间的推移，学习能力不断增加。

（3）成本较低。自动化程序分析集成了专家的漏洞挖掘策略，省去了繁琐的人工干预，在某些情况下还可以实现“无人测试”和“夜间测试”等工作，可以节省高额的人工费用。

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人工智能的使用提升了袭击的什么性和隐蔽性

人工智能的使用提升了袭击的安全性和隐蔽性。

*** 空间安全是一个攻防博弈的过程。人工智能技术在处理海量、多源异构数据方面具有巨大的优势，攻击者会使用人工智能技术构造规模更大、隐蔽性更强、后果更严重的攻击。

而防御者则会利用人工智能技术去提升 *** 攻击检测的准确率，提高 *** 攻击检测效率，降低 *** 攻击误报率等。在这个过程中，人工智能技术促使 *** 空间的攻防博弈程度愈演愈烈。

人工智能的发展：

在1956年美国达特茅斯学院召开的学术研讨会上，人工智能（AI）首次成为一个正式学术领域，发展至今已有60多年的历史。随着人工智能技术的不断成熟，会有越来越多的机器人或智能程序充当人类助手，帮助人们完成复重性、危险性的任务。