人工智能技術在網絡安全方面都有哪些突破

（文章來源：教育新聞網）

AI的發(fā)展速度正以驚人的速度加快。今年，我們看到了AI的一些非?？岬男袠I(yè)突破-很高興與您分享。

人工智能的目標是增強機器處理大量數(shù)據的能力，并通過這種方法使廣泛的任務自動化。盡管實現(xiàn)了這一良性目標，但AI也適合邪惡的目的，在我們這個日益數(shù)字化的世界中，AI有可能造成前所未有的破壞。就像人工智能可以用于積極的，良性的或有害的目的一樣，人工智能也可以。

在整個2019年，我們的研究團隊已經意識到了潛在的算法之戰(zhàn)，好的AI將被迫與糟糕的AI對抗。最近發(fā)布的研究表明，人工智能具有以三種不同方式使用的潛力。在攻擊的業(yè)務邏輯中，在攻擊的基礎架構框架內或以對抗性方法破壞基于AI的安全系統(tǒng)。在已經建立起理論基礎的情況下，網絡攻擊的前景正變得越來越復雜和復雜。有了這種強大的技術，黑客可以變得更加強大，我們很快將面臨其功能和影響更具破壞性的攻擊。網絡安全范式轉變的需求從未如此迫切。

當今大多數(shù)解決方案都為應對這些巨大的運營挑戰(zhàn)而準備不足。他們無法充分對抗復雜的AI攻擊，因為它們采用了復雜的規(guī)避技術，這些技術隱藏了能夠造成更嚴重破壞的算法。在2020年，組織需要進入新時代，充分意識到這一迫在眉睫的威脅，并通過適合任務的解決方案確保其數(shù)據和系統(tǒng)的持續(xù)安全性。

幸運的是，人工智能技術不斷發(fā)展，深度學習(人工智能的最先進形式)被證明是用于威脅防御的最有效的網絡安全解決方案。深度學習受到大腦學習新信息的能力的啟發(fā)，并從該知識中預測準確的響應。一旦大腦學會識別物體，物體的持續(xù)識別就成為第二天性。同樣，已經發(fā)現(xiàn)，隨著人工深層神經網絡大腦學會識別任何類型的網絡威脅，其預測能力就會變得本能。對于企業(yè)而言，這具有重大意義，因為這意味著可以以無與倫比的準確性和速度來預測和預防任何已知和未知的惡意軟件。

與基于檢測和基于響應的解決方案(在響應之前等待攻擊執(zhí)行)不同，深度學習神經網絡可以對文件執(zhí)行前進行分析，從而可以預先預防惡意文件。通過采取預防措施，文件和向量在執(zhí)行之前會自動進行靜態(tài)分析。這在威脅環(huán)境中至關重要，因為實時情況有時可能為時已晚。

在2019年期間，人工智能的主要趨勢之一是深度學習模型的規(guī)模如何保持快速增長。這非常令人興奮，因為這意味著現(xiàn)在可以處理包含更高復雜性的更大數(shù)據集。例如，2019年底使用的最新語言翻譯模型比2018年底使用的語言翻譯模型大很多倍。其結果是，與其關注句子組合作為數(shù)據集的基礎，該模型現(xiàn)在正在更詳細地學習，并將含義分配給較小的單詞組合。深度學習模型層次不斷增長的趨勢預計將以指數(shù)級的速度發(fā)展。這種趨勢還強調了不斷增加的計算工作的重要性以及訓練最新模型所需的成本。
? ? ? ?