首先，從當前的發展趨勢來看，在工業互聯網的推動下，網路安全未來將受到越來越多的重視，一方面工業互聯網進一步推動了互聯網與實體領域的結合，這明顯拓展了傳統的網路應用邊界，也使得網路安全對於產業場景的影響越來越大，另一方面在新基建計劃的推動下，未來大量的社會資源和產業資源都將全面數據化，這必然會對網路安全提出更多的要求。
從當前的人才培養體系來看，網路安全人才的培養既有本科教育和專科教育，同時也有研究生教育，所以要想成為網路安全人才，途徑還是比較多的，可以根據自身的實際情況來選擇不同的教育方式。對於當前的職場人來說，如果在條件允許的情況下，通過讀研來進入網路安全領域是不錯的選擇，近些年網路安全方向研究生的就業情況還是不錯的。
相對於消費互聯網時代來說，在產業互聯網時代，網路安全的技術體系將全面拓展到物聯網、大數據和人工智慧等新興領域，而這些新興領域的技術還處在快速的發展過程中，所以這些領域對於安全的要求也比較迫切。以大數據為例，大數據會全面推動數據的價值化進程，大數據自身也會基於數據價值化，來打造一個龐大的價值空間，但是如果沒有安全作為保障，大數據必定走不遠。
由於網路安全與諸多技術體系都有聯系，所以涉及到的內容也比較多，比如物聯網的設備層、網路層、平台層、數據層和應用層都有相應的安全要求，所以學習網路安全往往需要一個系統的學習過程，學習難度也相對比較高。由於物聯網領域在5G時代的發展潛力非常大，而且物聯網作為一個重要的載體，能夠承載大數據、雲計算和人工智慧等一眾技術，所以向物聯網安全方向發展是一個不錯的選擇。
學習網路安全需要具有一個扎實的計算機基礎知識和網路基礎知識，如果未來要從事網路安全領域的研發崗位，還需要具有一個扎實的數學基礎。由於整體的知識量非常大，所以學習網路安全首先應該有一個自己的學習切入點，對於動手能力比較強的人來說，可以從網路基礎知識開始學起，然後逐漸了解各種網路安全設備的相關知識。
從物聯網領域的安全人才需求情況來看，在行業應用領域有大量的人才需求，這些崗位的從業門檻並不高，重點的工作內容在於網路安全方案的設計、部署和維護，比如各種防火牆設備的安全和調試等等，這些內容經過一個系統的學習過程，通常都能夠順利掌握，重點在於一定要多做實驗。
最後，在學習網路安全的過程中，並不建議在脫離實踐場景的情況下學習，一方面網路安全本身對於實驗環境有較高的要求，另一方面在實踐過程中積累的知識會有非常強的場景屬性。通常情況下，在掌握了基本的安全技術知識之後，應該找一個實習崗位繼續提升，在選擇實習崗位的時候，可以重點關注一下新興領域，比如大數據、物聯網等等。
Ⅱ 人工智慧和網路安全選哪個好
我個人認為二者各有各的特點，主要看自己內心的想法，人工智慧與網路安全的結合目前還是一個新興產業,但具有發展前途,特別是計算安全領域還有很多尚未解決且具有挑戰性的問題需要人們不斷去探索和追尋答案。以下是我的個人看法，希望能夠對大家有幫助。
生活中就比如說給自己的用戶名設置足夠長度的密碼,最好使用大小寫混合和特殊符號,不要為了貪圖好記而使用純數字密碼，不要使用與自己相關的資料作為個人密碼,如自己或男(女)朋友的生日,電話號碼,身份證號碼等等，這些對於網路安全都是至關重要的。在我們的日常生活中,難免會遇到大大小小的安全問題,安全知識大全可以幫助我們解決安全的一些小問題。所以，積極學習網路安全也是非常有必要的一件事情。
以上就是我的個人見解，希望能夠對大家有用。
Ⅲ 全數字化時代，如何讓你的網路更智慧更安全
【PConline 資訊】隨著全數字化業務飛速發展，網路正面臨著前所未有的挑戰。一方面，網路規模空前增長，當前全球正在使用的設備數量為84億台，很快這一數字將達到數千億；另一方面，規模的上升帶來了網路配置趨向復雜繁瑣。更值得關注的是，網路安全隱患正不斷增加，勒索軟體在2016年為攻擊者賺取了超過10億美元的收入。面對無處不在的安全威脅，如何實現真正有效的安全防護已經成為重塑網路必須解決的重要課題。
思科一直在探索這一問題的最佳答案。今年6-7月，思科發布全智慧的網路，推出基於意圖的全智慧的網路解決方案，這是企業網路領域具有顛覆性的創新成果，是一個能夠預測行動、阻止安全威脅路徑、持續自我演進和自我學習的全智慧的系統，它能夠助力企業在全數字化轉型中立於不敗之地。這一「基於意圖的網路」能夠幫助用戶「心想事成」。通過機器學習、人工智慧，網路能夠把所有環境的信息收集起來，從而在相應情境中打造最優化的網路環境。通過這一創新成果，思科真正為全數字化業務提供了安全、智能的平台。基於這一平台，思科將重新打造網路，賦能多雲世界，釋放數據價值，豐富員工和客戶體驗，並且使安全無處不在，從而提供持續的客戶價值。
以領先的安全戰略為指導，實現出色單點產品間的聯防與協作，思科安全已斬獲諸多榮譽，獲得業界廣泛認可：思科新一代防火牆在2017 NSS Labs下一代防火牆（NGFW）測試的安全價值圖中居於領先地位，在2016 NSS Labs威脅檢測中遙遙領先；思科網路防火牆榮膺2017年Frost&Sullivan最高榮譽，引領全球市場；在2017 Gartner企業防火牆魔力象限中，思科新一代防火牆的執行能力排名第一；在2017 Gartner入侵檢測與防禦魔力象限評選中，思科連續第二年處於「領導者象限」；2016 ESG Research Survey統計顯示，思科在提供最佳網路安全情報的廠商中排名第一，並且大幅領先其他廠商；2017 IDC Marketscape報告將思科排在終端防禦的領導者象限??
為幫助客戶解決無處不在的安全威脅，重新獲得攻守雙方間的平衡，思科通過全智慧的網路為全數字化業務提供了安全、智能的平台，利用思科獨特的集成化威脅防禦架構和全球領先的威脅情報，助力客戶實現真正有效的安全，從而推動網路安全領域的全新變革與發展。[返回頻道首頁]
Ⅳ 人工智慧將如何變革網路安全
隨著大數據的應用，人工智慧逐漸走入千家萬戶並顯示出巨大的市場空間，隨之而來的安全漏洞問題同樣不容忽視，有些甚至已經顯現。隨著技術革新，一些看似只有在電影中出現的場景正在成為現實。
傳統網路漏洞帶來的損失一般是信息泄露、銀行卡盜刷等欺詐、盜竊行為，這些損失往往可以用金錢衡量，相對比較低，隨著技術的逐漸完善，人工智慧技術已越來越多地進入到工業、生活等諸多領域。而針對人工智慧的網路攻擊帶來的損失，有可能迅速傳導給消費者，嚴重時會危及生命。
無人駕駛就是其中的一大熱點。「現在很多公司都在利用人工智慧技術研究無人駕駛，而特斯拉去年已經在新車型上實現了這個功能。等紅燈、保持車距、躲避障礙物都沒問題，打一下轉向燈，就能自己並線。特斯拉要實現這些，依靠的是遍布車身的上百個感測器將源源不斷的數據發送給它的自動駕駛系統。但我們通過研究發現，其實可以利用數據欺詐等手段遠程式控制制汽車，讓汽車偏航，甚至逼停汽車造成事故。人工智慧的網路攻擊不僅僅是財產損失，有時甚至會威脅到生命。因此，如何完善現有技術手段加強監管，並利用大數據等創新方式予以制衡，成為需要思考解決的問題。
更重要的是隨著「互聯網+」、大數據、網路融合等戰略實施，網路安全的威脅也進入國計民生的領域。電信和互聯網企業收集處理大量用戶個人數據、生產運行數據、政務數據等重要數據，面臨著很大的安全挑戰。信息竊取、數據泄露等事件時有發生，網路數據安全和用戶信息保護形勢日趨嚴峻。所以在網路安全方面目前工信部正在研究制定通信行業網路安全技術手段建設的指導意見，建造國家級網路安全大數據中心，形成全網安全態勢感知和安全防禦能力，為國家部門提供強有力的網路安全支撐服務。
Ⅳ 為什麼有人說網路安全需要人工智慧的輔助
人工智慧得以普及這就意味著,人工智慧應用不再僅限於微軟,谷歌,蘋果這些大型公司內,任何規模的公司都可以接觸到人工智慧。擺在我們面前 就有一個這樣的機會,無論是對於大型公司,中性公司,還是小型公司來說,可以利用人工智慧重整我們的商業運行模式。
現代人工智慧技術在語音識別,圖像識別等領域都達到了很高的水平,但是它仍有很長的路要走。比如,關於你和你的團隊進行資源分配的問題。你怎樣做才可以得出最優的資源分配決策,同時優化你的資源消耗方式?這樣得話,你將會節省多少開支?下一代人工智慧技術將會給出我們上述問題的答案。
為人工智慧支撐企業建立合法性，網路空間安全將負責搭建和監管人工智慧基礎設施相關的所有內容,甚至那些我們剛剛涉足的方面也要包括進去。我們都聽說過「廢料輸入,廢料輸出」這種說法,但是你有沒有想過如何將這種思想運用到人工智慧的業務支撐中呢?你有沒有建立數據中毒安全策略,來防止攻擊者欺騙人工智慧使其做出錯誤決策?如果你已經基於錯誤數據做出了錯誤決定,那麼你需要多久才會發現它並解決它呢?
數據中毒已經是網路空間空間安全界一個廣受關注的問題了。比如,反病毒軟體的檢查依據來源於廣泛領域的信號和樣本,軟體供應商必須要深刻保持警惕,尤其是當被攻擊者盯上試圖破化其軟體系統的時候。盡管我們的方法論已經成熟到可以將人工智慧安全囊括到保護系統中,我們仍不能鬆懈。想像你是一個專車服務公司的負責人,但一個大事件過後,你僱傭的所有司機在同一時間都聯系不上了。隨之而來的就是,匹配乘客和司機的人工智慧系統會發現道路上沒有專車,進而得出專車缺失的結論。進而它會採取行動,比如因供不應求而提升乘坐的價格。CSO面臨的挑戰將是檢測數據中毒事件,通過調整錯誤決策來保護業務正常運轉,採取適當措施根除問題防止未來復發。
Ⅵ 網路安全和人工智慧那個發展的更好
就目前的前景來看，人工智慧的發展應該會更好一些，近些年人工智慧是比較火的
Ⅶ 人工智慧對網路安全造成了什麼影響
人工智慧可以高度的提高網路的安全性，但是也會有一些黑客用它來進行網路犯罪。
Ⅷ 目前人工智慧、大數據、網路安全，學哪個最吃香
人工智慧最吃香，但是風險也大，因為只有龍頭企業才有好崗位
人工智慧也是技術變革最快的
網路安全崗位少，但可以長期投入，變化沒有那麼大
大數據未來就是基礎建設
屬於兩者之間
Ⅸ 人工智慧在網路安全領域的應用有哪些
近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術。一般來說，AI主要應用於網路安全入侵檢測、惡意軟體檢測、態勢分析等領域。
1、人工智慧在網路安全領域的應用——在網路入侵檢測中。
入侵檢測技術利用各種手段收集、過濾、處理網路異常流量等數據，並為用戶自動生成安全報告，如DDoS檢測、僵屍網路檢測等。目前，神經網路、分布式代理系統和專家系統都是重要的人工智慧入侵檢測技術。2016年4月，麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室(CSAIL)與人工智慧初創企業PatternEx聯合開發了基於人工智慧的網路安全平台AI2。通過分析挖掘360億條安全相關數據，AI2能夠准確預測、檢測和防範85%的網路攻擊。其他專注於該領域的初創企業包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。
2、人工智慧在網路安全領域的應用——預測惡意軟體防禦。
預測惡意軟體防禦使用機器學習和統計模型來發現惡意軟體家族的特徵，預測進化方向，並提前防禦。目前，隨著惡意病毒的增多和勒索軟體的突然出現，企業對惡意軟體的保護需求日益迫切，市場上出現了大量應用人工智慧技術的產品和系統。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，這是一款由人工智慧驅動的“Cognition”殺毒系統，可以准確地檢測和刪除惡意文件，保護網路免受未知的網路安全威脅。在2017年2月舉行的RSA2017大會上，國內外專家就人工智慧在下一代防病毒領域的應用進行了熱烈討論。預測惡意軟體防禦的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。
3、人工智慧在網路安全領域的應用——在動態感知網路安全方面。
網路安全態勢感知技術利用數據融合、數據挖掘、智能分析和可視化技術，直觀地顯示和預測網路安全態勢，為網路安全預警和防護提供保障，在不斷自我學習的過程中提高系統的防禦水平。美國公司Invincea開發了基於人工智慧的旗艦產品X，以檢測未知的威脅，而英國公司Darktrace開發了一種企業安全免疫系統。國內偉達安防展示了自主研發的“智能動態防禦”技術，以及“人工智慧”與“動態防禦”六大“魔法”系列產品的整合。其他參與此類研究的初創企業包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。
此外，人工智慧應用場景被廣泛應用於網路安全運行管理、網路系統安全風險自評估、物聯網安全問題等方面。一些公司正在使用人工智慧技術來應對物聯網安全挑戰，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。
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Ⅹ 網路安全與人工智慧哪個更好就業
都好，人工智慧也離不開網路安全。