㈠ 手機ai服務引擎安全嗎
安全。AI服務引擎主要用於提供多樣化場景服務，讓設哪睜碧備更加智能，增強用戶的用機體早睜驗，在市面上進行使用的AI服務引擎是具有國家網路安全部門的認李舉證的，是安全正規的，在使用該引擎時，會進行詢問用戶的意願，可以在相關設置中進行關閉。
㈡ 螣龍安科CEO王昊天：AI安全基礎設施建設將成為網路安全的核心戰場
2020年，螣龍安科推出潮汐BAS自動模擬攻擊平台，基於「以攻為守、以攻促防」的安全形度，潮汐.自動模擬攻擊系統結合AI模型和攻擊技術，可以對整個安全基礎架構進行連續、自動化的測試。這種持續進行的模擬攻擊可以定位企業漏洞、安全最短板，找到業務可能遭受的損壞，確定企業的安全性。
潮汐平台上線2年期間，經受住市場的檢驗，為螣龍科技帶來上百萬的業務及多領域的客戶群體。在與這些客戶打交道的過程中，螣龍安科工程師團隊接觸到了更多的產品需求，在不斷的升級與優化中，我們迎來了潮汐.安全感知平台。
潮汐.安全感知平台繼承了潮汐.自動模擬攻擊平台的全部能力，並融合新的開源能力，潮汐平台也將以一個全新的形式對外展示，如web測試、漏洞掃描將各成一塊分開展現，如同各個APP分布在同一個手機界面上那樣結構分明。
潮汐平台的用戶畫像也愈顯清晰 ：
一方面，面向中小型企業，對於這一類資金有限、尚未構建自身安全團隊的企業，潮汐為其提供自動化主動安全訂閱式服務，以結果導向性的方式先攻擊者發現企業的安全問題，並就糾正企業安全方面的漏洞/問題提出可行性指南，此外，各類能力同時集中在潮汐平台中，中小企業可通過主動安全應用市場靈活選取適合自己的解決方案，有效減少選品成本；
另一方面，面向有開發能力的大型企業，他們擁有強大的安全團隊，安全感知平台為其提供平台組件及AI引擎，企業安全團隊可充分利用潮汐提供的開源環境，自定義構建安全AI應用，標准化/量化並對外輸出團隊的主動安全能力，為部分企業將安全部門由服務部門轉型為盈利部門創造有利條件。
事實上，隨著數字技術日新月異，網路安全已成為智能社會的新基座，近期全球行業法規、政策密集出台，不斷推動網路安全產業升級，而目前市場上的絕大部分安全服務缺乏標准化，是零散的、不準確的，非標類安全服務持續佔領市場，並不利於行業內的轉型升級。
潮汐.安全感知平台將為企業提供新的解決方案，潮汐將各大測試模塊分門別類，融合AI機器學習的能力，提供高度標准化&專業化的主動安全訂閱產品，不斷減少企業對安全服務的依賴，以有效降低企業成本、提升企業安全管理能力。螣龍在持續不斷改進自身技術的基礎上，致力於打造網路安全領域的新AI安全基礎設施，在網路安全的核心戰場上勇往直前！
㈢ 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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㈣ 日本防衛省研發人工智慧用深度學習防禦網路攻擊
據日本《產經新聞》1月7日報道稱，日本防衛省於6日宣布：為強化對網路攻擊的應對能力，已經確定要將人工智慧（AI）引入日本自衛隊信息通信網路的防禦系統中。預計將於明年開始為期兩年的調查研究，於2020年著手進行軟體開發，2022年實際運用，並且也開始考慮在日本政府全體的網路防禦系統中應用AI。
目前，軍方人員介入網路安全戰場早已成為常態，美國著名的網路安全公司Cybereason其創辦人正是來自以色列國防部下屬精英網路部隊8200部隊。值得注意的是，2015年該公司接受了來自日本軟銀的為數1億美元的融資，不知《產經新聞》提到的「以色列技術」是否來自該公司呢？
㈤ 人工智慧在安全中的應用
人工智慧在網路安全領域有以下具體應用（包括但不限於）：
（1）防範網路攻擊
AI技術可以輔助人類搜索並修復軟體錯誤和漏洞，以防禦潛在的網路攻擊。目前，麻省理工學院（CSAIL）和機器學習初創公司PatternEx已經研發出了名為A12的人工智慧平台，該平台整合了人類專家的輸入及AI系統連續循環反饋，進行了主動式的上下文建模學習，使得A12演算法系統比僅使用機器學習的演算法系統攻擊檢測率提高了10倍。
（2）犯罪預防
AI技術可以協助預測恐怖分子或其他威脅何時會襲擊目標，可以利用包括載客數量和交通變化的數據來源，動態增加警察的數目來保證安全等。
（3）隱私保護
通過AI技術可以進行差異隱私，對不同的用戶提供定製化的隱私保護體驗。例如，差異化的隱私保護讓蘋果可以在不損害任何個人隱私的情況下，從大量用戶那裡收集數據。
㈥ 院士專家業界大咖「把脈」網路技術安全
來源:海外網
海外網10月12日電 10月11日下午，2021年國家網路安全宣傳周網路安全技術高峰論壇在西安舉行。眾多行業領軍人物和知名專家相聚在美麗的滻灞之濱，緊扣時代主題，聚焦熱點難點，發表真知灼見，碰撞思想火花。
加強國家網路空間安全發展統籌謀劃
5G、大數據、人工智慧、物聯網等新技術新應用快速發展深刻改變了人們的生產生活方式，成為重構經濟 社會 發展新格局的重要動力。網路空間在給人們帶來極大便利的同時，網路安全的威脅和風險漏洞也日益凸顯。
中國科學院院士、軍事科學院研究員尹浩以《把握網路安全態勢，築牢技術發展之基》為題，分享了網路空間安全形勢新變化及網路安全技術產業新趨勢。在他看來，新型基礎設施加速建設應用、IT基礎設施雲化背景下，以「零信任」、「主動防禦」等為代表的網路安全新理念、新架構加快落地；人工智慧技術的發展突破以及在信息技術領域的應用，推進網路安全防禦技術創新發展應用，促進防禦技術智能化升級。當前，單純依賴產品堆砌的防禦方式難以應對復雜威脅，通過網路安全服務形成管理閉環成為發展趨勢，網路安全服務需求不斷提升。網路安全產業生態環境日趨完善。
尹浩建議，提高安全認識，進一步加強國家網路空間安全發展的統籌謀劃，加強研究儲備，及時調整我國網路空間安全發展頂層設計、網路空間國際博弈戰略戰術、網路防禦技術創新、網路空間威脅應對策略。要進一步加大網路安全核心技術創新和產業支持，強化對「零信任」等前沿技術的攻關，加快開展基於開發安全運營、主動免疫、零信任等框架的網路安全體系研發。強化人工智慧技術對網路安全賦能作用，加強衛星互聯網、量子通信等領域安全技術攻關。同時，注重產教合作輸出、提升學科教育力度，進一步加快網路安全專業人才隊伍梯度培育。健全網路安全職業培訓標准和認證規則，培養實戰型網安人才。
AI賦能助力網路安全人才培養
「當前世界正處於以信息技術為核心的大變局時代，AI帶來網安人才培養的新變化。」西安電子 科技 大學校長楊宗凱作了題為《「人工智慧+教育」助力網路安全人才培養》的主題演講。他說，AI為網路安全賦予了新能力，要求安全人才熟練應用AI；AI本身帶來的安全問題，要求安全人才深入了解AI；AI+教育賦能個性化的網路安全人才培養。
結合西安電子 科技 大學的 探索 ，楊宗凱認為，應對AI對網路安全人才培養帶來的新變化，要主動破除圍牆思維，產教融合，建設更加開放的網安培養體系。應對網路安全人才需求的深刻變化，應主動求變，重構教育環境、重構AI+安全課程體系、重塑教師的能力標准、重構能力評價體系，打造網路安全的AI+教育新業態。
「以學生為中心，德育為先、能力為重，連接、開放、共享、個性化的AI+網路安全教育的培養新形態在西電正在形成。AI技術對網路安全人才培養正在產生重要的影響，AI+教育推動形成網路安全新的教育形態，讓我們攜手用AI+教育的力量塑造更安全的網路空間。」楊宗凱呼籲。
盡快落實賽博空間安全相關法律法規
中國科學院院士、西安交通大學電子與信息學部主任管曉宏長期致力於復雜網路化系統的經濟性與安全性，電力、能源、製造系統優化，賽博空間安全，信息物理融合系統包括其綜合安全等領域的研究。此次論壇上，他作了題為《賽博（網路）空間安全——挑戰與應對》的主題演講。
「賽博空間，指數據、計算、網路構成的數字化虛擬空間，不只是網路空間。」管曉宏說，賽博空間已成為國家繼陸、海、空、天四個疆域之後的第五疆域。與其他疆域一樣，賽博空間也須體現國家主權，保障賽博空間安全就是保障國家主權。
賽博空間安全體系包括網路安全、信息安全、內容安全、系統安全、CPS綜合安全、數據安全。其中，數據安全是賽博空間安全的重要內容，數據安全與網路安全、信息安全、系統安全、內容安全、CPS安全密切相關，必須解決數據的獲取、存儲、使用的安全問題，實現多維度立體化數據安全防護，維護國家安全。
在管曉宏看來，數據安全未來要依賴管理與技術相結合的新範式來保證，建議盡快落實賽博空間安全的相關法律法規，建立自主可控數據安全生態。同時，要加速發展賽博空間安全的關鍵技術，構建全生命周期數據安全體系結構與防護機制。
當日，中國電信集團有限公司副總經理劉桂清，中國銀聯股份有限公司執行副總裁塗曉軍，蔚來 汽車 董事長兼CEO李斌，華為技術有限公司高級副總裁蔣亞非，綠盟 科技 集團股份有限公司總裁胡忠華，國家互聯網應急中心副總工程師陳訓遜等業界大咖逐一登台，發表主題演講，分享了許多網路安全前瞻性、戰略性、創新型的真知灼見，為我們奉獻了一場思想盛宴。（海外網 張榮耀）
㈦ 機器學習與人工智慧將應用於哪些安全領域
我的理解是這樣的：
人工智慧：給機器賦予人類的智能，讓機器能夠像人類那樣獨立思考。當然，目前的人工智慧沒有發展到很高級的程度，這種智能與人類的大腦相比還是處於非常幼稚的階段，但目前我們可以讓計算機掌握一定的知識，更加智能化的幫助我們實現簡單或復雜的活動。
2.機器學習。通俗的說就是讓機器自己去學習，然後通過學習到的知識來指導進一步的判斷。舉個最簡單的例子，我們訓練小狗狗接飛碟時，當小狗狗接到並送到主人手中時，主人會給一定的獎勵，否則會有懲罰。於是狗狗就漸漸學會了接飛碟。同樣的道理，我們用一堆的樣本數據來讓計算機進行運算，樣本數據可以是有類標簽的，並設計懲罰函數，通過不斷的迭代，機器就學會了怎樣進行分類，使得懲罰最小。然後用學習到的分類規則進行預測等活動。
3.數據挖掘。數據挖掘是一門交叉性很強的學科，可以用到機器學習演算法以及傳統統計的方法，最終的目的是要從數據中挖掘到為我所用的知識，從而指導人們的活動。所以我認為數據挖掘的重點在於應用，用何種演算法並不是很重要，關鍵是能夠滿足實際應用背景。而機器學習則偏重於演算法本身的設計。
4.模式識別。我覺得模式識別偏重於對信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數據方面的處理，如語音識別，人臉識別等，通過提取出相關的特徵，利用這些特徵來進行搜尋我們想要找的目標。
比較喜歡這方面的東西，一點膚淺的認識，很高興與你交流。
㈧ AI技術能一秒幹掉網路攻擊，0.3秒清除一個惡意軟體，對此你怎麼看
AI行業是社會當中非常熱門的一個行業和領域，對於未來社會的發展，很多專家預測可能會利用AI智能來代替許多工作，雖然AI帶來了很多便利，但是自從有了互聯網之後，黑客的網路攻擊也一直沒有停止，IT設備都會去安裝各種各樣的防毒軟體，但是譽沖黑客的攻擊也變得越來越瘋狂，許多防毒軟體也已經被破解，所以英國的一個著名研究人員就開發了一種網路攻擊對策的人工智慧和機器學習演算法，可以在短短1秒之內進行自動檢測並刪除計算機當中對網路設備的攻擊。