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    • 北京赛车平台深度学习实际上是从人类大脑的

    • 作者:admin
    • 发布时间:2018-09-03 10:06
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      不得不说,人工智能的飞速发展为安全领域带来了防御新视角。北京赛车平台利用AI技术,我们不仅可以完成人类力所不能及的高倍工作量,还能更高效、精准的识别与阻止威胁。因此,AI已成为信息安全领域炙手可热的技术之一,融入到各安全解决方案中。今天,我们不妨就来聊一聊AI在网络安全领域的应用。

      随着智能时代的到来,我们的生活、生产越来越依赖网络依靠智能技术驱动,与此同时我们也发现,越来越多的网络攻击开始影响到物理世界的安全。换言之,网络安全已从网络空间,延伸至国家安全、基础设施安全、社会安全以及人身安全,从单纯的信息安全迈入大安全时代。那么,我们如何能在“大安全”时代,更好的保护网络与物理世界免受网络攻击的危害?人工智能或许能给我们一个答案。

      实际上,随着人工智能的爆发式增长,各领域都在或多或少的采用某种形式的AI技术,而不仅仅是安全领域。过去几年间,我们已在AI的机器学习与深度学习两个重要的子集上取得了突破性的进展。它们究竟有何不同?又是否适用于安全领域?

      其实,机器学习这一概念源于人工智能发展之初,后来逐渐发展成为AI的重要分支,北京赛车平台深度学习实际上是从人类大脑的工作机理中获得的灵感其主要通过算法解析数据、学习数据,用大量的数据进行“自我训练”,并通过各种算法对物理世界中的事件做出预测和决策。例如我们在浏览电商网站时,经常会有你最近关注的商品的推荐信息。

      不过,尽管在网购时十分好用,但对安全领域来说却仍存有缺陷。当中,最主要的缺陷就是其依赖特征提取,即需要人为规定每个问题的重要特征或属性。也就是说,当我们想识别某些恶意软件时,需要先手动编制与恶意软件相关的各个特征。这对网络安全来说,无疑会降低甚至限制我们对潜在威胁检测的效率与准确性。不仅如此,还会漏点那些未定义的特征而无法识别威胁。

      此外,由于依赖人工录入特征,因此不可避免地会出现遗漏等人为的失误。正如在上面列举的恶意软件例子中,若安全专家在编程时遗漏了某些特征,那么将很可能造成系统的崩溃。鉴于此类问题,一些企业或学者开始研究深度神经网络(DNN),旨在更好地保护基础设施,并为即将发生的攻击做好准备,而深度学习,也称之为深度神经网络(DNN)。

      作为机器学习的子领域,深度学习实际上是从人类大脑的工作机理中获得的灵感。与传统机器学习不同的是,深度学习能够直接对原数据进行训练而无需对其特征进行抓取,且支持任何文件类型并检测出未知攻击,这对网络安全领域来说,无疑是极具吸引力的。

      对网络安全领域而言,一直以来,以最少的人际交互实现最有效的应急响应是其所追求的目标,而深度学习恰好能够减少人际交互,在无需人工参与的情况下,能够实时防范新出现的恶意软件,并保持着低误报警率,有利于对端点、移动设备、数据及基础架构的保护工作。与此同时,还能够用来追溯特定的攻击源。

      发现并阻止黑客入侵IoT设备。可以说,物联网安全是AI技术应用最为突出的领域之一,基于AI的轻量级预测模型,可自动在低计算能力的设备上自动驻留和操作,实时发现和阻止IoT设备或网络中的可疑行为。

      此外,随着基于文件的网络攻击成为主流,使executables (.exe)、Acrobat Reader (.pdf)以及微软Office文件成为攻击目标,而利用AI技术则可以防止恶意软件和文件被执行。

      提高安全运营效率。我们说,安全团队每天都会收到大量的安全警报而引发警报疲劳,例如北美地区的企业平均每天要处理1万条安全警报。在这种情况下,很可能就漏掉了高风险的恶意软件。现。

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