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。
⑵ 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。
⑶ 为什么有人说网络安全需要人工智能的辅助
人工智能得以普及这就意味着,人工智能应用不再仅限于微软,谷歌,苹果这些大型公司内,任何规模的公司都可以接触到人工智能。摆在我们面前 就有一个这样的机会,无论是对于大型公司,中性公司,还是小型公司来说,可以利用人工智能重整我们的商业运行模式。
现代人工智能技术在语音识别,图像识别等领域都达到了很高的水平,但是它仍有很长的路要走。比如,关于你和你的团队进行资源分配的问题。你怎样做才可以得出最优的资源分配决策,同时优化你的资源消耗方式?这样得话,你将会节省多少开支?下一代人工智能技术将会给出我们上述问题的答案。
为人工智能支撑企业建立合法性，网络空间安全将负责搭建和监管人工智能基础设施相关的所有内容,甚至那些我们刚刚涉足的方面也要包括进去。我们都听说过“废料输入,废料输出”这种说法,但是你有没有想过如何将这种思想运用到人工智能的业务支撑中呢?你有没有建立数据中毒安全策略,来防止攻击者欺骗人工智能使其做出错误决策?如果你已经基于错误数据做出了错误决定,那么你需要多久才会发现它并解决它呢?
数据中毒已经是网络空间空间安全界一个广受关注的问题了。比如,反病毒软件的检查依据来源于广泛领域的信号和样本,软件供应商必须要深刻保持警惕,尤其是当被攻击者盯上试图破化其软件系统的时候。尽管我们的方法论已经成熟到可以将人工智能安全囊括到保护系统中,我们仍不能松懈。想象你是一个专车服务公司的负责人,但一个大事件过后,你雇佣的所有司机在同一时间都联系不上了。随之而来的就是,匹配乘客和司机的人工智能系统会发现道路上没有专车,进而得出专车缺失的结论。进而它会采取行动,比如因供不应求而提升乘坐的价格。CSO面临的挑战将是检测数据中毒事件,通过调整错误决策来保护业务正常运转,采取适当措施根除问题防止未来复发。
⑷ 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。
⑸ 人工智能应用在哪些方面呢能举几个典型的例子吗
人工智能应用的领域非常广泛，随着人工智能的不断发展，这些都会一一实现。
1、智能制造领域。 标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。
2.智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中，标准化技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。3.智能交通领域。 标准化交通信息数据平台和集成管理系统，从而可以对行人，车辆和道路状况等动态复杂信息进行智能处理，从而带动了智能信号灯等技术的推广。
4.智能医疗领域。 专注。疗数据，医疗诊断，医疗服务，医疗监督等方面，着重规范人工智能医疗在数据采集，数据隐身管理等方面的应用，包括医疗数据特征表示，人表达能医疗质量评估等标准。
5.智能教育领域。 规范新教学体系中与教学管理全过程有关的人工智能应用，建立以学习者为中心的教学服务，实现日常教育和终身教育的个性化。
6.智能业务领域。 主要通过复杂的应用场景来标准化商业智能领域，包括服务模型的分类和管理，业务数据的智能分析以及相应推荐引擎系统架构的设计要求
7.智能能源领域。 在能源开发利用，生产和消费的全过程中，对集成智能应用进行标准化，包括能源系统的自组织，自检，自平衡和自优化。
8.智能物流领域。 规范从计划，采购，加工，仓储和运输到物流全过程的技术和管理要求，引入智能识别，仓储，调度，跟踪，配置等方式，以提高物流效率，增强物流信息的可视性， 并优化物流配置。
9.智能金融领域。 标准化在线支付，融资信贷，投资咨询，风险管理，大数据分析和预测，数据安全性和其他应用技术，以帮助改善信贷调查，产品定价，金融资产投资研究，客户付款方式，投资咨询，客户 服务和其他服务能力。
10.智能家居领域。 标准化产品，服务和应用程序，例如智能家居硬件，智能网络，服务平台，智能软件，促进智能家居产品的互联，并有效改善智能家居在照明，监控，娱乐，健康，教育，信息，安全， 等。用户体验。
⑹ 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。
⑺ 人工智能技术在安全方面将会面临哪些挑战
据报道，马斯克（EION Musk）致力于推进人工智能领域的工作，但他也认为人工智能在将来对人类构成威胁的概率很高，在接受采访时，这位科技名人声称，我们确保人工智能安全的概率仅有5％到10％。
分析人士表示，虽然机器人暴动目前看起来还是科幻小说中存在的情形，但人工智能目前所取得的进步使它们看起来代表了未来的发展方向，必须考虑通过未来的监管来确保人工智能的安全。
⑻ 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：
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.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.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.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。
比较喜欢这方面的东西，一点肤浅的认识，很高兴与你交流。
⑼ 机器学习与人工智能将应用于哪些安全领域
大数据识别威胁
当出现网络安全这一概念的时候，所有的组织机构就面临了一个难题。
在过去，关注网络和终端的保护就可以了，而如今应用程序，云服务和移动设备（例如平板电脑，手机，蓝牙设备和智能手表）的加入，使得组织机构的发展这些项目的同时，必须针对它们做好足够的防御。然而需要防御的攻击面在不断扩大，在将来会变得更大。
这种“更广泛和更深层”的攻击面只会增加如何管理组织中无数IT和安全工具生成的数据的数量，速度和复杂性等现有问题。分析、归一化、优先处理被攻破的系统显得尤为重要。工具越多，挑战的难度越大；攻击面越广，要做的数据分析也就越多。 传统上，手工修复需要大量的工作人员梳理大量的数据连接点和发现潜在的威胁。在安全人员在努力修复几个月时间内，攻击者就能利用漏洞提取数据。
突破现有的思维方式、自动化执行传统的安全操作已成为补充稀缺的网络安全运营人才的头等大事。 就是在这种大环境下，使用人机交互式机器学习引擎可以达到自动化跨不同数据类型的数据聚合、 搜集评估数据到合规要求、规范化信息以排除误报，重复报告以及大量的数据属性的效果。
更具关联性的风险评估
一旦发现内部安全情报与外部威胁数据（例如，漏洞利用，恶意软件，威胁行为者，声誉智能）相匹配，那么首先要确定的就是这些发现是否与关键业务相关联，否则无法确定真正存在的风险及其对业务的最终影响。 打个比方，假设在某次机器的处理过程中，由于机器不知道“coffee服务器”相比“email务器”对业务的影响，最终导致了补救措施无法集中在真正需要补救的事件中。在这个例子中，人机交互的机器学习和高级算法起了适得其反的效果，这不是我们愿意看到的现象。
自学习的应急响应
增加负责确定安全漏洞的安全团队和专注于补救这些团队的IT运营团队之间的协作仍然是许多组织面临的挑战。 使用基于风险的网络安全概念作为蓝图，可以实施主动安全事件通知和人机交互环路干预的自动化过程。 通过建立阈值和预定义的规则，企业、机构还可以通过编制补救措施来的方式及时修复安全漏洞。