① 機器學習與人工智慧將應用於哪些安全領域
大數據識別威脅
當出現網路安全這一概念的時候，所有的組織機構就面臨了一個難題。
在過去，關注網路和終端的保護就可以了，而如今應用程序，雲服務和移動設備（例如平板電腦，手機，藍牙設備和智能手錶）的加入，使得組織機構的發展這些項目的同時，必須針對它們做好足夠的防禦。然而需要防禦的攻擊面在不斷擴大，在將來會變得更大。
這種「更廣泛和更深層」的攻擊面只會增加如何管理組織中無數IT和安全工具生成的數據的數量，速度和復雜性等現有問題。分析、歸一化、優先處理被攻破的系統顯得尤為重要。工具越多，挑戰的難度越大；攻擊面越廣，要做的數據分析也就越多。 傳統上，手工修復需要大量的工作人員梳理大量的數據連接點和發現潛在的威脅。在安全人員在努力修復幾個月時間內，攻擊者就能利用漏洞提取數據。
突破現有的思維方式、自動化執行傳統的安全操作已成為補充稀缺的網路安全運營人才的頭等大事。 就是在這種大環境下，使用人機互動式機器學習引擎可以達到自動化跨不同數據類型的數據聚合、 搜集評估數據到合規要求、規范化信息以排除誤報，重復報告以及大量的數據屬性的效果。
更具關聯性的風險評估
一旦發現內部安全情報與外部威脅數據（例如，漏洞利用，惡意軟體，威脅行為者，聲譽智能）相匹配，那麼首先要確定的就是這些發現是否與關鍵業務相關聯，否則無法確定真正存在的風險及其對業務的最終影響。 打個比方，假設在某次機器的處理過程中，由於機器不知道「coffee伺服器」相比「email務器」對業務的影響，最終導致了補救措施無法集中在真正需要補救的事件中。在這個例子中，人機交互的機器學習和高級演算法起了適得其反的效果，這不是我們願意看到的現象。
自學習的應急響應
增加負責確定安全漏洞的安全團隊和專注於補救這些團隊的IT運營團隊之間的協作仍然是許多組織面臨的挑戰。 使用基於風險的網路安全概念作為藍圖，可以實施主動安全事件通知和人機交互環路干預的自動化過程。 通過建立閾值和預定義的規則，企業、機構還可以通過編制補救措施來的方式及時修復安全漏洞。
② 網路安全主要做什麼
網路安全可以從業的崗位有很多，比如：Web安全滲透測試員、企業信息安全主管、IT或安全顧問人員、IT審計人員、安全設備廠商或服務提供商、信息安全事件調查人員、其他從事與信息安全相關工作的人員。
一、滲透測試工程師
基本要求：對web安全整體需要有著深刻的理解和認識，具備web滲透相關的技能，熟悉滲透測試整體流程，熟悉掌握各類安全測試的工具。
崗位職責：主要負責承接滲透測試相關的項目，跟蹤國際、國內安全社區的安全動態，進行安全漏洞分析、研究以及挖掘，並且進行預警。
二、安全開發工程師：
基本要求：掌握ruby、nodejs、Python、Java其中一種語言，熟悉主流的滲透攻擊的原理、利用方式，能夠以手工和結合工具的方式對目標系統進行滲透測試。
基本職責：負責對安全產品的開發與維護，包含安全應急等工作。
三、安全運維工程師：
基本要求：熟悉Linux操作系統，熟悉編寫shell或者Python腳本，熟悉常見web安全漏洞分析與防範，包含SQL注入、XSS、csrf等。
基本職責：負責業務伺服器操作系統的安全加固，系統層的應用程序的運行許可權檢測、評估。
③ 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。
以上就是《人工智慧在網路安全領域的應用是什麼?這個領域才是最關鍵的》，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，如果你想知道更多的人工智慧安全的發展，可以點擊本站其他文章進行學習。
④ 機器學習的研究內容有哪些
近年來，有很多新型的機器學習技術受到人們的廣泛關注，也在解決實際問題中，提供了有效的方案。這里，我們簡單介紹一下深度學習、強化學習、對抗學習、對偶學習、遷移學習、分布式學習、以及元學習，讓大家可以明確機器學習的方向都有哪些，這樣再選擇自己感興趣或擅長的研究方向，我覺得這是非常理智的做法。
▌深度學習
不同於傳統的機器學習方法，深度學習是一類端到端的學習方法。基於多層的非線性神經網路，深度學習可以從原始數據直接學習，自動抽取特徵並逐層抽象，最終實現回歸、分類或排序等目的。在深度學習的驅動下，人們在計算機視覺、語音處理、自然語言方面相繼取得了突破，達到或甚至超過了人類水平。深度學習的成功主要歸功於三大因素——大數據、大模型、大計算，因此這三個方向都是當前研究的熱點。
在過去的幾十年中，很多不同的深度神經網路結構被提出，比如，卷積神經網路，被廣泛應用於計算機視覺，如圖像分類、物體識別、圖像分割、視頻分析等等；循環神經網路，能夠對變長的序列數據進行處理，被廣泛應用於自然語言理解、語音處理等；編解碼模型（Encoder-Decoder）是深度學習中常見的一個框架，多用於圖像或序列生成，例如比較熱的機器翻譯、文本摘要、圖像描述（image captioning）問題。
▌強化學習
2016 年 3 月，DeepMInd 設計的基於深度卷積神經網路和強化學習的 AlphaGo 以 4:1 擊敗頂尖職業棋手李世乭，成為第一個不藉助讓子而擊敗圍棋職業九段棋手的電腦程序。此次比賽成為AI歷史上里程碑式的事件，也讓強化學習成為機器學習領域的一個熱點研究方向。
強化學習是機器學習的一個子領域，研究智能體如何在動態系統或者環境中以「試錯」的方式進行學習，通過與系統或環境進行交互獲得的獎賞指導行為，從而最大化累積獎賞或長期回報。由於其一般性，該問題在許多其他學科中也進行了研究，例如博弈論、控制理論、運籌學、資訊理論、多智能體系統、群體智能、統計學和遺傳演算法。
▌遷移學習
遷移學習的目的是把為其他任務（稱其為源任務）訓練好的模型遷移到新的學習任務（稱其為目標任務）中，幫助新任務解決訓練樣本不足等技術挑戰。之所以可以這樣做，是因為很多學習任務之間存在相關性（比如都是圖像識別任務），因此從一個任務中總結出來的知識（模型參數）可以對解決另外一個任務有所幫助。遷移學習目前是機器學習的研究熱點之一，還有很大的發展空間。
▌對抗學習
傳統的深度生成模型存在一個潛在問題：由於最大化概率似然，模型更傾向於生成偏極端的數據，影響生成的效果。對抗學習利用對抗性行為（比如產生對抗樣本或者對抗模型）來加強模型的穩定性，提高數據生成的效果。近些年來，利用對抗學習思想進行無監督學習的生成對抗網路（GAN）被成功應用到圖像、語音、文本等領域，成為了無監督學習的重要技術之一。
▌對偶學習
對偶學習是一種新的學習範式，其基本思想是利用機器學習任務之間的對偶屬性獲得更有效的反饋/正則化，引導、加強學習過程，從而降低深度學習對大規模人工標注數據的依賴。對偶學習的思想已經被應用到機器學習很多問題里，包括機器翻譯、圖像風格轉換、問題回答和生成、圖像分類和生成、文本分類和生成、圖像轉文本和文本轉圖像等等。
▌分布式學習
分布式技術是機器學習技術的加速器，能夠顯著提高機器學習的訓練效率、進一步增大其應用范圍。當「分布式」遇到「機器學習」，不應只局限在對串列演算法進行多機並行以及底層實現方面的技術，我們更應該基於對機器學習的完整理解，將分布式和機器學習更加緊密地結合在一起。
▌元學習
元學習（meta learning）是近年來機器學習領域的一個新的研究熱點。字面上來理解，元學習就是學會如何學習，重點是對學習本身的理解和適應，而不僅僅是完成某個特定的學習任務。也就是說，一個元學習器需要能夠評估自己的學習方法，並根據特定的學習任務對自己的學習方法進行調整。
⑤ 模式識別，機器學習，神經網路，演算法之類的資料。 比如：馬爾可夫模型，隨機森林，
pattern recognition and machine learning，bishop 2006這本書不錯，講的很清楚。
中文翻譯版據說草稿三年前就提交上去了，不過還沒審批通過。但看英文版有看英文版的好處，搜一下愛問有pdf。
⑥ 網路安全專業主要學習什麼呀
網路安全的定義是指網路系統的硬體、軟體及其系統中的數據受到保護，不因偶然的或者惡意的原因而遭受到破壞、更改、泄露，系統連續可靠正常地運行，網路服務不中斷。具有保密性、完整性、可用性、可控性、可審查性的特性.
網路安全行業分類、技能需求
根據不同的安全規范、應用場景、技術實現等，安全可以有很多分類方法，在這里我們簡單分為網路安全、Web安全、雲安全、移動安全（手機）、桌面安全（電腦）、主機安全（伺服器）、工控安全、無線安全、數據安全等不同領域。下面以個人所在行業和關注點，重點探討 網路 / Web / 雲這幾個安全方向。
1 網路安全
[網路安全] 是安全行業最經典最基本的領域，也是目前國內安全公司發家致富的領域。這個領域研究的技術范疇主要圍繞防火牆/NGFW/UTM、網閘、入侵檢測/防禦、VPN網關（IPsec/SSL）、抗DDOS、上網行為管理、負載均衡/應用交付、流量分析、漏洞掃描等。通過以上網路安全產品和技術，我們可以設計並提供一個安全可靠的網路架構，為政府/國企、互聯網、銀行、醫院、學校等各行各行的網路基礎設施保駕護航。
大的安全項目（肥肉…）主要集中在以政府/國企需求的政務網/稅務網/社保網/電力網… 以運營商（移動/電信/聯通）需求的電信網/城域網、以銀行為主的金融網、以互聯網企業需求的數據中心網等。以上這些網路，承載著國民最核心的基礎設施和敏感數據，一旦泄露或者遭到非法入侵，影響范圍就不僅僅是一個企業/公司/組織的事情，例如政務或軍工涉密數據、國民社保身份信息、骨幹網路基礎設施、金融交易賬戶信息等。
當然，除了以上這些，還有其他的企業網、教育網等也需要大量的安全產品和服務。網路安全項目一般會由網路安全企業、系統集成商、網路與安全代理商、IT服務提供商等具備國家認定的計算機系統集成資質、安全等保等行業資質的技術單位來提供。
[技能需求]
網路協議：TCP/IP、VLAN/Trunk/MSTP/VRRP/QoS/802.1x、OSPF/BGP/MPLS/IPv6、SDN/Vxlan/Openflow…
主流網路與安全設備部署：思科/華為/華三/銳捷/Juniper/飛塔、路由器/交換機、防火牆、IDS/IPS、VPN、AC/AD…
網路安全架構與設計：企業網/電信網/政務網/教育網/數據中心網設計與部署…
信息安全等保標准、金土/金稅工程… ……
不要被電影和新聞等節奏帶偏，戰斗在這個領域的安全工程師非常非常多，不是天天攻擊別人寫攻擊代碼寫病毒的才叫做安全工程師；
這個安全領域研究的內容除了defense（防禦）和security（安全），相關的Hacking（攻擊）技術包括協議安全（arp中間人攻擊、dhcp泛洪欺騙、STP欺騙、DNS劫持攻擊、HTTP/VPN弱版本或中間人攻擊…）、接入安全（MAC泛洪與欺騙、802.1x、WiFi暴力破解…）、硬體安全（利用NSA泄露工具包攻擊知名防火牆、設備遠程代碼執行漏洞getshell、網路設備弱口令破解.. ）、配置安全（不安全的協議被開啟、不需要埠服務被開啟…）…
學習這個安全方向不需要太多計算機編程功底（不是走研發路線而是走安全服務工程師路線），更多需要掌握常見安全網路架構、對網路協議和故障能抓包分析，對網路和安全設備能熟悉配置；
通信協議：TCP、HTTP、HTTPs
操作系統：Linux、Windows
服務架設：Apache、Nginx、LAMP、LNMP、MVC架構
資料庫：MySQL、SQL Server、Oracle
編程語言：前端語言（HTML/CSS/JavaScript）、後端語言（PHP/Java/ASP/Python）
研發系：安全研發、安全攻防研究、逆向分析
工程系：安全工程師、安全運維工程師、安全服務工程師、安全技術支持、安全售後、滲透測試工程師、Web安全工程師、應用安全審計、移動安全工程師
銷售系：安全銷售工程師、安全售前工程師、技術解決方案工程師
[補充說明]
2 Web安全
Web安全領域從狹義的角度來看，就是一門研究[網站安全]的技術，相比[網路安全]領域，普通用戶能夠更加直觀感知。例如，網站不能訪問了、網站頁面被惡意篡改了、網站被黑客入侵並泄露核心數據（例如新浪微博或淘寶網用戶賬號泄露，這個時候就會引發恐慌且相繼修改密碼等）。當然，大的安全項目裡面，Web安全僅僅是一個分支，是需要跟[網路安全]是相輔相成的，只不過Web安全關註上層應用和數據，網路安全關注底層網路安全。
隨著Web技術的高速發展，從原來的[Web不就是幾個靜態網頁嗎？]到了現在的[Web就是互聯網]，越來越多的服務與應用直接基於Web應用來展開，而不再僅僅是一個企業網站或論壇。如今，社交、電商、游戲、網銀、郵箱、OA…..等幾乎所有能聯網的應用，都可以直接基於Web技術來提供。
由於Web所承載的意義越來越大，圍繞Web安全對應的攻擊方法與防禦技術也層出不窮，例如WAF（網頁防火牆）、Web漏洞掃描、網頁防篡改、網站入侵防護等更加細分垂直的Web安全產品也出現了。
[技能需求]Web安全的技能點同樣多的數不過來，因為要搞Web方向的安全，意味初學者要對Web開發技術有所了解，例如能通過前後端技術做一個Web網站出來，好比要搞[網路安全]，首先要懂如何搭建一個網路出來。那麼，Web技術就涉及到以下內容：
3 終端安全（移動安全/桌面安全）
移動安全主要研究例如手機、平板、智能硬體等移動終端產品的安全，例如iOS和Android安全，我們經常提到的「越獄」其實就是移動安全的范疇。而近期爆發的危機全球的Windows電腦蠕蟲病毒 - 「WannerCry勒索病毒」，或者更加久遠的「熊貓燒香」，便是桌面安全的范疇。
桌面安全和移動安全研究的技術面都是終端安全領域，說的簡單一些，一個研究電腦，一個研究手機。隨著我們工作和生活，從PC端遷移到了移動端，終端安全也從桌面安全遷移到移動安全。最熟悉不過的終端安全產品，便是360、騰訊、金山毒霸、瑞星、賽門鐵克、邁克菲McAfee、諾頓等全家桶……
從商業的角度看，終端安全（移動安全加桌面安全）是一門to C的業務，更多面向最終個人和用戶；而網路安全、Web安全、雲安全更多是一門to B的業務，面向政企單位。舉例：360這家公司就是典型的從to C安全業務延伸到to B安全業務的公司，例如360企業安全便是面向政企單位提供安全產品和服務，而我們熟悉的360安全衛士和殺毒則主要面向個人用戶。
4 雲安全
[雲安全]是基於雲計算技術來開展的另外一個安全領域，雲安全研究的話題包括：軟體定義安全、超融合安全、虛擬化安全、機器學習+大數據+安全….. 目前，基於雲計算所展開的安全產品已經非常多了，涵蓋原有網路安全、Web安全、移動安全等方向，包括雲防火牆、雲抗DDOS、雲漏掃、雲桌面等，國內的騰訊雲、阿里雲已經有相對成熟的商用解決方案出現。
雲安全在產品形態和商用交付上面，實現安全從硬體到軟體再到雲的變革，大大減低了傳統中小型企業使用安全產品的門檻，以前一個安全項目動輒百萬級別，而基於雲安全，實現了真正的按需彈性購買，大大減低采購成本。另外，雲時代的安全也給原有行業的規范和實施帶來更多挑戰和變革，例如，託管在雲端的商用服務，雲服務商和客戶各自承擔的安全建設責任和邊界如何區分？雲端安全項目如何做信息安全等保測評？
網路安全職位分類、招聘需求
① 安全崗位
以安全公司招聘的情況來分，安全崗位可以以研發系、工程系、銷售系來區分，不同公司對於安全崗位叫法有所區分，這里以行業常見的叫法歸類如下：
⑦ 機器學習 神經網路 在信息安全領域有哪些應用
智能路由器和智能網關上面，對入侵檢測、包過濾進行智能檢測和過濾；
2. 在雲計算的可度量安全性上大有可為，安全的屬性對每個人都不一樣，能夠通過機器學習，對每一個用戶在安全性和方便性上找一個更 好的平衡點。
3. 在病毒、木馬樣本分析，形成主動防禦體系，是需要機器學習的。
4. 在系統漏洞檢測，特別是深
⑧ 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。
⑨ 學習網路安全應有哪些基本功
對於要學習網路安全的人來說，應該具備以下幾個方面的基礎知識：
第一：操作系統知識。學習安全應該從了解操作系統體系結構開始，包括任務調度、資源管理、許可權管理、網路管理等內容。學習操作系統建議從Linux操作系統開始，由於Linux操作系統是開源的，所以可以了解到更多的技術細節。
第二：計算機網路知識。網路安全必然離不開網路知識，計算機網路知識包括網路協議、數據交換、網路通信層次、網路設備等內容。網路知識涉及到的內容比較多，而且也具有一定的難度，需要具備一定的數學基礎。另外，網路知識的更新速度也比較快，需要不斷更新知識結構。
第三：編程知識。從事網路安全一定要掌握編程知識，編程語言可以從C語言開始學起，另外Java、Perl、C++、Python等語言在安全領域也有廣泛的應用。
另外，從事網路安全還應該了解資料庫知識，資料庫的安全往往是網路安全的核心之一。
⑩ 機器學習可以和哪些安全方面結合
機器學習的圖像識別在安防公司是很火的，比如識別一些車牌，行人，利用人臉識別對比是否是有過違法記錄的，是否進出大門是同一個人之類。