① 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。
② 网络安全主要做什么
网络安全可以从业的岗位有很多，比如：Web安全渗透测试员、企业信息安全主管、IT或安全顾问人员、IT审计人员、安全设备厂商或服务提供商、信息安全事件调查人员、其他从事与信息安全相关工作的人员。
一、渗透测试工程师
基本要求：对web安全整体需要有着深刻的理解和认识，具备web渗透相关的技能，熟悉渗透测试整体流程，熟悉掌握各类安全测试的工具。
岗位职责：主要负责承接渗透测试相关的项目，跟踪国际、国内安全社区的安全动态，进行安全漏洞分析、研究以及挖掘，并且进行预警。
二、安全开发工程师：
基本要求：掌握ruby、nodejs、Python、Java其中一种语言，熟悉主流的渗透攻击的原理、利用方式，能够以手工和结合工具的方式对目标系统进行渗透测试。
基本职责：负责对安全产品的开发与维护，包含安全应急等工作。
三、安全运维工程师：
基本要求：熟悉Linux操作系统，熟悉编写shell或者Python脚本，熟悉常见web安全漏洞分析与防范，包含SQL注入、XSS、csrf等。
基本职责：负责业务服务器操作系统的安全加固，系统层的应用程序的运行权限检测、评估。
③ 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。
④ 机器学习的研究内容有哪些
近年来，有很多新型的机器学习技术受到人们的广泛关注，也在解决实际问题中，提供了有效的方案。这里，我们简单介绍一下深度学习、强化学习、对抗学习、对偶学习、迁移学习、分布式学习、以及元学习，让大家可以明确机器学习的方向都有哪些，这样再选择自己感兴趣或擅长的研究方向，我觉得这是非常理智的做法。
▌深度学习
不同于传统的机器学习方法，深度学习是一类端到端的学习方法。基于多层的非线性神经网络，深度学习可以从原始数据直接学习，自动抽取特征并逐层抽象，最终实现回归、分类或排序等目的。在深度学习的驱动下，人们在计算机视觉、语音处理、自然语言方面相继取得了突破，达到或甚至超过了人类水平。深度学习的成功主要归功于三大因素——大数据、大模型、大计算，因此这三个方向都是当前研究的热点。
在过去的几十年中，很多不同的深度神经网络结构被提出，比如，卷积神经网络，被广泛应用于计算机视觉，如图像分类、物体识别、图像分割、视频分析等等；循环神经网络，能够对变长的序列数据进行处理，被广泛应用于自然语言理解、语音处理等；编解码模型（Encoder-Decoder）是深度学习中常见的一个框架，多用于图像或序列生成，例如比较热的机器翻译、文本摘要、图像描述（image captioning）问题。
▌强化学习
2016 年 3 月，DeepMInd 设计的基于深度卷积神经网络和强化学习的 AlphaGo 以 4:1 击败顶尖职业棋手李世乭，成为第一个不借助让子而击败围棋职业九段棋手的电脑程序。此次比赛成为AI历史上里程碑式的事件，也让强化学习成为机器学习领域的一个热点研究方向。
强化学习是机器学习的一个子领域，研究智能体如何在动态系统或者环境中以“试错”的方式进行学习，通过与系统或环境进行交互获得的奖赏指导行为，从而最大化累积奖赏或长期回报。由于其一般性，该问题在许多其他学科中也进行了研究，例如博弈论、控制理论、运筹学、信息论、多智能体系统、群体智能、统计学和遗传算法。
▌迁移学习
迁移学习的目的是把为其他任务（称其为源任务）训练好的模型迁移到新的学习任务（称其为目标任务）中，帮助新任务解决训练样本不足等技术挑战。之所以可以这样做，是因为很多学习任务之间存在相关性（比如都是图像识别任务），因此从一个任务中总结出来的知识（模型参数）可以对解决另外一个任务有所帮助。迁移学习目前是机器学习的研究热点之一，还有很大的发展空间。
▌对抗学习
传统的深度生成模型存在一个潜在问题：由于最大化概率似然，模型更倾向于生成偏极端的数据，影响生成的效果。对抗学习利用对抗性行为（比如产生对抗样本或者对抗模型）来加强模型的稳定性，提高数据生成的效果。近些年来，利用对抗学习思想进行无监督学习的生成对抗网络（GAN）被成功应用到图像、语音、文本等领域，成为了无监督学习的重要技术之一。
▌对偶学习
对偶学习是一种新的学习范式，其基本思想是利用机器学习任务之间的对偶属性获得更有效的反馈/正则化，引导、加强学习过程，从而降低深度学习对大规模人工标注数据的依赖。对偶学习的思想已经被应用到机器学习很多问题里，包括机器翻译、图像风格转换、问题回答和生成、图像分类和生成、文本分类和生成、图像转文本和文本转图像等等。
▌分布式学习
分布式技术是机器学习技术的加速器，能够显着提高机器学习的训练效率、进一步增大其应用范围。当“分布式”遇到“机器学习”，不应只局限在对串行算法进行多机并行以及底层实现方面的技术，我们更应该基于对机器学习的完整理解，将分布式和机器学习更加紧密地结合在一起。
▌元学习
元学习（meta learning）是近年来机器学习领域的一个新的研究热点。字面上来理解，元学习就是学会如何学习，重点是对学习本身的理解和适应，而不仅仅是完成某个特定的学习任务。也就是说，一个元学习器需要能够评估自己的学习方法，并根据特定的学习任务对自己的学习方法进行调整。
⑤ 模式识别，机器学习，神经网络，算法之类的资料。 比如：马尔可夫模型，随机森林，
pattern recognition and machine learning，bishop 2006这本书不错，讲的很清楚。
中文翻译版据说草稿三年前就提交上去了，不过还没审批通过。但看英文版有看英文版的好处，搜一下爱问有pdf。
⑥ 网络安全专业主要学习什么呀
网络安全的定义是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。具有保密性、完整性、可用性、可控性、可审查性的特性.
网络安全行业分类、技能需求
根据不同的安全规范、应用场景、技术实现等，安全可以有很多分类方法，在这里我们简单分为网络安全、Web安全、云安全、移动安全（手机）、桌面安全（电脑）、主机安全（服务器）、工控安全、无线安全、数据安全等不同领域。下面以个人所在行业和关注点，重点探讨 网络 / Web / 云这几个安全方向。
1 网络安全
[网络安全] 是安全行业最经典最基本的领域，也是目前国内安全公司发家致富的领域。这个领域研究的技术范畴主要围绕防火墙/NGFW/UTM、网闸、入侵检测/防御、VPN网关（IPsec/SSL）、抗DDOS、上网行为管理、负载均衡/应用交付、流量分析、漏洞扫描等。通过以上网络安全产品和技术，我们可以设计并提供一个安全可靠的网络架构，为政府/国企、互联网、银行、医院、学校等各行各行的网络基础设施保驾护航。
大的安全项目（肥肉…）主要集中在以政府/国企需求的政务网/税务网/社保网/电力网… 以运营商（移动/电信/联通）需求的电信网/城域网、以银行为主的金融网、以互联网企业需求的数据中心网等。以上这些网络，承载着国民最核心的基础设施和敏感数据，一旦泄露或者遭到非法入侵，影响范围就不仅仅是一个企业/公司/组织的事情，例如政务或军工涉密数据、国民社保身份信息、骨干网络基础设施、金融交易账户信息等。
当然，除了以上这些，还有其他的企业网、教育网等也需要大量的安全产品和服务。网络安全项目一般会由网络安全企业、系统集成商、网络与安全代理商、IT服务提供商等具备国家认定的计算机系统集成资质、安全等保等行业资质的技术单位来提供。
[技能需求]
网络协议：TCP/IP、VLAN/Trunk/MSTP/VRRP/QoS/802.1x、OSPF/BGP/MPLS/IPv6、SDN/Vxlan/Openflow…
主流网络与安全设备部署：思科/华为/华三/锐捷/Juniper/飞塔、路由器/交换机、防火墙、IDS/IPS、VPN、AC/AD…
网络安全架构与设计：企业网/电信网/政务网/教育网/数据中心网设计与部署…
信息安全等保标准、金土/金税工程… ……
不要被电影和新闻等节奏带偏，战斗在这个领域的安全工程师非常非常多，不是天天攻击别人写攻击代码写病毒的才叫做安全工程师；
这个安全领域研究的内容除了defense（防御）和security（安全），相关的Hacking（攻击）技术包括协议安全（arp中间人攻击、dhcp泛洪欺骗、STP欺骗、DNS劫持攻击、HTTP/VPN弱版本或中间人攻击…）、接入安全（MAC泛洪与欺骗、802.1x、WiFi暴力破解…）、硬件安全（利用NSA泄露工具包攻击知名防火墙、设备远程代码执行漏洞getshell、网络设备弱口令破解.. ）、配置安全（不安全的协议被开启、不需要端口服务被开启…）…
学习这个安全方向不需要太多计算机编程功底（不是走研发路线而是走安全服务工程师路线），更多需要掌握常见安全网络架构、对网络协议和故障能抓包分析，对网络和安全设备能熟悉配置；
通信协议：TCP、HTTP、HTTPs
操作系统：Linux、Windows
服务架设：Apache、Nginx、LAMP、LNMP、MVC架构
数据库：MySQL、SQL Server、Oracle
编程语言：前端语言（HTML/CSS/JavaScript）、后端语言（PHP/Java/ASP/Python）
研发系：安全研发、安全攻防研究、逆向分析
工程系：安全工程师、安全运维工程师、安全服务工程师、安全技术支持、安全售后、渗透测试工程师、Web安全工程师、应用安全审计、移动安全工程师
销售系：安全销售工程师、安全售前工程师、技术解决方案工程师
[补充说明]
2 Web安全
Web安全领域从狭义的角度来看，就是一门研究[网站安全]的技术，相比[网络安全]领域，普通用户能够更加直观感知。例如，网站不能访问了、网站页面被恶意篡改了、网站被黑客入侵并泄露核心数据（例如新浪微博或淘宝网用户账号泄露，这个时候就会引发恐慌且相继修改密码等）。当然，大的安全项目里面，Web安全仅仅是一个分支，是需要跟[网络安全]是相辅相成的，只不过Web安全关注上层应用和数据，网络安全关注底层网络安全。
随着Web技术的高速发展，从原来的[Web不就是几个静态网页吗？]到了现在的[Web就是互联网]，越来越多的服务与应用直接基于Web应用来展开，而不再仅仅是一个企业网站或论坛。如今，社交、电商、游戏、网银、邮箱、OA…..等几乎所有能联网的应用，都可以直接基于Web技术来提供。
由于Web所承载的意义越来越大，围绕Web安全对应的攻击方法与防御技术也层出不穷，例如WAF（网页防火墙）、Web漏洞扫描、网页防篡改、网站入侵防护等更加细分垂直的Web安全产品也出现了。
[技能需求]Web安全的技能点同样多的数不过来，因为要搞Web方向的安全，意味初学者要对Web开发技术有所了解，例如能通过前后端技术做一个Web网站出来，好比要搞[网络安全]，首先要懂如何搭建一个网络出来。那么，Web技术就涉及到以下内容：
3 终端安全（移动安全/桌面安全）
移动安全主要研究例如手机、平板、智能硬件等移动终端产品的安全，例如iOS和Android安全，我们经常提到的“越狱”其实就是移动安全的范畴。而近期爆发的危机全球的Windows电脑蠕虫病毒 - “WannerCry勒索病毒”，或者更加久远的“熊猫烧香”，便是桌面安全的范畴。
桌面安全和移动安全研究的技术面都是终端安全领域，说的简单一些，一个研究电脑，一个研究手机。随着我们工作和生活，从PC端迁移到了移动端，终端安全也从桌面安全迁移到移动安全。最熟悉不过的终端安全产品，便是360、腾讯、金山毒霸、瑞星、赛门铁克、迈克菲McAfee、诺顿等全家桶……
从商业的角度看，终端安全（移动安全加桌面安全）是一门to C的业务，更多面向最终个人和用户；而网络安全、Web安全、云安全更多是一门to B的业务，面向政企单位。举例：360这家公司就是典型的从to C安全业务延伸到to B安全业务的公司，例如360企业安全便是面向政企单位提供安全产品和服务，而我们熟悉的360安全卫士和杀毒则主要面向个人用户。
4 云安全
[云安全]是基于云计算技术来开展的另外一个安全领域，云安全研究的话题包括：软件定义安全、超融合安全、虚拟化安全、机器学习+大数据+安全….. 目前，基于云计算所展开的安全产品已经非常多了，涵盖原有网络安全、Web安全、移动安全等方向，包括云防火墙、云抗DDOS、云漏扫、云桌面等，国内的腾讯云、阿里云已经有相对成熟的商用解决方案出现。
云安全在产品形态和商用交付上面，实现安全从硬件到软件再到云的变革，大大减低了传统中小型企业使用安全产品的门槛，以前一个安全项目动辄百万级别，而基于云安全，实现了真正的按需弹性购买，大大减低采购成本。另外，云时代的安全也给原有行业的规范和实施带来更多挑战和变革，例如，托管在云端的商用服务，云服务商和客户各自承担的安全建设责任和边界如何区分？云端安全项目如何做信息安全等保测评？
网络安全职位分类、招聘需求
① 安全岗位
以安全公司招聘的情况来分，安全岗位可以以研发系、工程系、销售系来区分，不同公司对于安全岗位叫法有所区分，这里以行业常见的叫法归类如下：
⑦ 机器学习 神经网络 在信息安全领域有哪些应用
智能路由器和智能网关上面，对入侵检测、包过滤进行智能检测和过滤；
2. 在云计算的可度量安全性上大有可为，安全的属性对每个人都不一样，能够通过机器学习，对每一个用户在安全性和方便性上找一个更 好的平衡点。
3. 在病毒、木马样本分析，形成主动防御体系，是需要机器学习的。
4. 在系统漏洞检测，特别是深
⑧ 人工智能和网络安全选哪个好
我个人认为二者各有各的特点，主要看自己内心的想法，人工智能与网络安全的结合目前还是一个新兴产业,但具有发展前途,特别是计算安全领域还有很多尚未解决且具有挑战性的问题需要人们不断去探索和追寻答案。以下是我的个人看法，希望能够对大家有帮助。
生活中就比如说给自己的用户名设置足够长度的密码,最好使用大小写混合和特殊符号,不要为了贪图好记而使用纯数字密码，不要使用与自己相关的资料作为个人密码,如自己或男(女)朋友的生日,电话号码,身份证号码等等，这些对于网络安全都是至关重要的。在我们的日常生活中,难免会遇到大大小小的安全问题,安全知识大全可以帮助我们解决安全的一些小问题。所以，积极学习网络安全也是非常有必要的一件事情。
以上就是我的个人见解，希望能够对大家有用。
⑨ 学习网络安全应有哪些基本功
对于要学习网络安全的人来说，应该具备以下几个方面的基础知识：
第一：操作系统知识。学习安全应该从了解操作系统体系结构开始，包括任务调度、资源管理、权限管理、网络管理等内容。学习操作系统建议从Linux操作系统开始，由于Linux操作系统是开源的，所以可以了解到更多的技术细节。
第二：计算机网络知识。网络安全必然离不开网络知识，计算机网络知识包括网络协议、数据交换、网络通信层次、网络设备等内容。网络知识涉及到的内容比较多，而且也具有一定的难度，需要具备一定的数学基础。另外，网络知识的更新速度也比较快，需要不断更新知识结构。
第三：编程知识。从事网络安全一定要掌握编程知识，编程语言可以从C语言开始学起，另外Java、Perl、C++、Python等语言在安全领域也有广泛的应用。
另外，从事网络安全还应该了解数据库知识，数据库的安全往往是网络安全的核心之一。
⑩ 机器学习可以和哪些安全方面结合
机器学习的图像识别在安防公司是很火的，比如识别一些车牌，行人，利用人脸识别对比是否是有过违法记录的，是否进出大门是同一个人之类。