ai时代防护网络安全

① 日本防卫省研发人工智能用深度学习防御网络攻击

据日本《产经新闻》1月7日报道称，日本防卫省于6日宣布：为强化对网络攻击的应对能力，已经确定要将人工智能（AI）引入日本自卫队信息通信网络的防御系统中。预计将于明年开始为期两年的调查研究，于2020年着手进行软件开发，2022年实际运用，并且也开始考虑在日本政府全体的网络防御系统中应用AI。

目前，军方人员介入网络安全战场早已成为常态，美国着名的网络安全公司Cybereason其创办人正是来自以色列国防部下属精英网络部队8200部队。值得注意的是，2015年该公司接受了来自日本软银的为数1亿美元的融资，不知《产经新闻》提到的“以色列技术”是否来自该公司呢？

② 马赛克在AI面前可能不安全了，AI未来是否能够无所不能

相信许多人都认为，只要给图片打上了马赛克，就不会泄露隐私信息了。因此，我们经常会看到社交平台看到各种证书、照片在重要的个人信息上打了马赛克。但是事实上，在技术的不断进步下，用AI还原马赛克下的内容已经不是什么难事了，无论是图像、文字还是字符都能被还原。

在这个高新科技髙速发展趋势的如今，本人数据信息和隐私保护被泄漏太普遍了，而这些有提前准备的人通常才会是这次网络信息安全战争里最终的胜利者。

③ 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。

④ 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。

⑤ 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。

⑥ 螣龙安科CEO王昊天：AI安全基础设施建设将成为网络安全的核心战场

2020年，螣龙安科推出潮汐BAS自动模拟攻击平台，基于“以攻为守、以攻促防”的安全角度，潮汐.自动模拟攻击系统结合AI模型和攻击技术，可以对整个安全基础架构进行连续、自动化的测试。这种持续进行的模拟攻击可以定位企业漏洞、安全最短板，找到业务可能遭受的损坏，确定企业的安全性。

潮汐平台上线2年期间，经受住市场的检验，为螣龙科技带来上百万的业务及多领域的客户群体。在与这些客户打交道的过程中，螣龙安科工程师团队接触到了更多的产品需求，在不断的升级与优化中，我们迎来了潮汐.安全感知平台。

潮汐.安全感知平台继承了潮汐.自动模拟攻击平台的全部能力，并融合新的开源能力，潮汐平台也将以一个全新的形式对外展示，如web测试、漏洞扫描将各成一块分开展现，如同各个APP分布在同一个手机界面上那样结构分明。

潮汐平台的用户画像也愈显清晰 ：

一方面，面向中小型企业，对于这一类资金有限、尚未构建自身安全团队的企业，潮汐为其提供自动化主动安全订阅式服务，以结果导向性的方式先攻击者发现企业的安全问题，并就纠正企业安全方面的漏洞/问题提出可行性指南，此外，各类能力同时集中在潮汐平台中，中小企业可通过主动安全应用市场灵活选取适合自己的解决方案，有效减少选品成本；

另一方面，面向有开发能力的大型企业，他们拥有强大的安全团队，安全感知平台为其提供平台组件及AI引擎，企业安全团队可充分利用潮汐提供的开源环境，自定义构建安全AI应用，标准化/量化并对外输出团队的主动安全能力，为部分企业将安全部门由服务部门转型为盈利部门创造有利条件。

事实上，随着数字技术日新月异，网络安全已成为智能社会的新基座，近期全球行业法规、政策密集出台，不断推动网络安全产业升级，而目前市场上的绝大部分安全服务缺乏标准化，是零散的、不准确的，非标类安全服务持续占领市场，并不利于行业内的转型升级。

潮汐.安全感知平台将为企业提供新的解决方案，潮汐将各大测试模块分门别类，融合AI机器学习的能力，提供高度标准化&专业化的主动安全订阅产品，不断减少企业对安全服务的依赖，以有效降低企业成本、提升企业安全管理能力。螣龙在持续不断改进自身技术的基础上，致力于打造网络安全领域的新AI安全基础设施，在网络安全的核心战场上勇往直前！

⑦ 人工智能将如何变革网络安全

随着大数据的应用，人工智能逐渐走入千家万户并显示出巨大的市场空间，随之而来的安全漏洞问题同样不容忽视，有些甚至已经显现。随着技术革新，一些看似只有在电影中出现的场景正在成为现实。

传统网络漏洞带来的损失一般是信息泄露、银行卡盗刷等欺诈、盗窃行为，这些损失往往可以用金钱衡量，相对比较低，随着技术的逐渐完善，人工智能技术已越来越多地进入到工业、生活等诸多领域。而针对人工智能的网络攻击带来的损失，有可能迅速传导给消费者，严重时会危及生命。

无人驾驶就是其中的一大热点。“现在很多公司都在利用人工智能技术研究无人驾驶，而特斯拉去年已经在新车型上实现了这个功能。等红灯、保持车距、躲避障碍物都没问题，打一下转向灯，就能自己并线。特斯拉要实现这些，依靠的是遍布车身的上百个传感器将源源不断的数据发送给它的自动驾驶系统。但我们通过研究发现，其实可以利用数据欺诈等手段远程控制汽车，让汽车偏航，甚至逼停汽车造成事故。人工智能的网络攻击不仅仅是财产损失，有时甚至会威胁到生命。因此，如何完善现有技术手段加强监管，并利用大数据等创新方式予以制衡，成为需要思考解决的问题。

更重要的是随着“互联网+”、大数据、网络融合等战略实施，网络安全的威胁也进入国计民生的领域。电信和互联网企业收集处理大量用户个人数据、生产运行数据、政务数据等重要数据，面临着很大的安全挑战。信息窃取、数据泄露等事件时有发生，网络数据安全和用户信息保护形势日趋严峻。所以在网络安全方面目前工信部正在研究制定通信行业网络安全技术手段建设的指导意见，建造国家级网络安全大数据中心，形成全网安全态势感知和安全防御能力，为国家部门提供强有力的网络安全支撑服务。

⑧ 为什么说未来AI机器人能维护国家安全

一方面，人工智能技术拥有颠覆性能力，目前在一些细分领域已远超人类水平，加上发展应用速度过快，引发广泛担忧，如“硅谷钢铁侠”马斯克多次强调人工智能将对人类产生巨大威胁。

未来，这一过程的自动化程度将更高。与此相应的人工智能打击假消息技术，如假新闻自主审查、网络内容机器人的自主检测和阻止、真实性验证等将得到重视，并将成为国家安全的重要影响因素。经济和金融安全方面。目前的监管手段难以有效监管网络洗钱和非法融资，加上去中心化的区块链技术的发

⑨ 机器学习与人工智能将应用于哪些安全领域

我的理解是这样的：

1. 人工智能：给机器赋予人类的智能，让机器能够像人类那样独立思考。当然，目前的人工智能没有发展到很高级的程度，这种智能与人类的大脑相比还是处于非常幼稚的阶段，但目前我们可以让计算机掌握一定的知识，更加智能化的帮助我们实现简单或复杂的活动。

2. 2.机器学习。通俗的说就是让机器自己去学习，然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。举个最简单的例子，我们训练小狗狗接飞碟时，当小狗狗接到并送到主人手中时，主人会给一定的奖励，否则会有惩罚。于是狗狗就渐渐学会了接飞碟。同样的道理，我们用一堆的样本数据来让计算机进行运算，样本数据可以是有类标签的，并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。然后用学习到的分类规则进行预测等活动。

3. 3.数据挖掘。数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到为我所用的知识，从而指导人们的活动。所以我认为数据挖掘的重点在于应用，用何种算法并不是很重要，关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。

4. 4.模式识别。我觉得模式识别偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处理，如语音识别，人脸识别等，通过提取出相关的特征，利用这些特征来进行搜寻我们想要找的目标。

5. 比较喜欢这方面的东西，一点肤浅的认识，很高兴与你交流。
   

⑩ 无人车被骗、指纹被识别、定位被干扰，AI真的安全吗

AI时代的安全风险，主要有四个方面。

一是机器学习和适应人类。在机器适应人的过程中，用了大量的深度学习技术悄运，这些技术会带来模型安全在内的新问题。

作为安全业务负责人，马杰每隔一段时间会安排外界高手入侵团队成员系统，他的目的是考核团队发现风险的能力，及时止损。在目前国内AI领先的公司研究AI安全多年，马杰告诉记者，做安全最重要的是跑赢黑产，“在他们前面把问题发现出来，然后协同大家把它解决掉。”AI安全几乎没有边界，更需要提前发现。