机器学习与人工智能将应用于哪些安全领域
机器学习正在不断加的加快前进的步伐，是时候来探讨这个问题了。人工智能真的能在未来对抗网络攻击，自主地保护我们的系统吗？
如今，越来越多的网络攻击者通过自动化技术发起网络攻击，而受到攻击的企业或组织却仍在使用人力来汇总内部安全发现，再结合外部威胁信息进行对比。利用这种传统的方式部署的入侵检测系统往往需要花费数周，甚至几个月的时间，然而就在安全人员修复的这段时间内，攻击者依然能够利用漏洞侵入系统，肆意掠夺数据。为了应对这些挑战，一些先行者开始利用人工智能来完成日常的网络风险管理操作。
根据Verizon Data Breach的报告，超过70%的攻击是通过发现补丁利用已知漏洞完成的。同时，调查结果表明，一个黑客可以在漏洞公布出来的几分钟内利用该漏洞尝试入侵。修复速度的重要性可见一斑。然而，由于安全专业人员的短缺再加上大数据集需要在安全的状态下处理，因此漏洞补救措施无法跟上网络攻击者并不奇怪。
近期，工业调查表明组织机构平均需要146天的时间才能修复致命漏洞。这些发现无疑给我们敲响了警钟，重新思考现有的企业安全势在必行。
攻击者长期利用机器和自动化技术来简化操作。那我们又未尝不可？
2016年，业界开始将人工智能和机器学习视为圣杯，提高了组织机构的检测和响应能力。 利用反复学习数据的方式得到的算法，来保证发现威胁，而这个过程不需要操作者考虑“要找什么东西”的问题。最终，人工智能能够在三个特定事件中帮助人类自动化解决问题。
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。
虽然机器学习可以帮助减少修复时间，但它是否能够自主地保护组织免受网络攻击？
很多时候，无人监督的机器学习会因为疲于警报以及注意力的原因降导致误报和警报频发。 对于攻击者来说，这个结果无疑给他们带来了破坏机器学习的新思路。 但是不得不承认的是，如今已经达到了一个临界点，人类已经无法继续处理大量的安全数据。 这才引出了所谓的人机交互式机器学习。
人机交互式机器学习系统分析内部安全智能，并将其与外部威胁数据相关联，帮助人类在海量的数据中发现威胁数据。 然后人类通过标记最相关的威胁向系统提供反馈。 随着时间的推移，系统会根据人类输入调整其监测和分析，优化发现真实网络威胁和最小化误报的可能性。
让机器学习在一线安全数据评估中取得重大进展，使分析人员能够专注于对威胁进行更高级的调查，而不是执行战术性的数据处理。
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。
关键词：人工智能 安全领域 应用
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）01（a）-00-02
人工智能是进入21世纪以来重要的一项研究和科研课题，通过多年的研究和实践，已经取得了一些成效，且仍然是未来的主要研究课题和方向。人工智能不仅能够解放人工传统劳动力，还可以提升多个领域的工作效率和效果。在安防领域、网络领域、信息安全领域都有非常突出的优秀表现。下面针对于人工智能在安全领域的应用进行如下的分析和探讨，以推动人工智能的发展，实现我国社会的快速进步，下面进行详细的分析和探讨。
1 人工智能在网络安全领域的应用
人工智能在网络安全领域的应用有非常突出的特点和优势，由于近些年来大数据量的爆发、计算能力的大幅度增长，同时也让人工智能技术实现了质的飞跃。第一，针对于大数据的分析和识别威胁方面，可以为大数据做出安全保障。利用人工智能能够对原本模糊、非线性的海量数据进行甄别，非常有效地提升了大数据的安全检测效率、准确度，并能够进行自动化的检测。第二，针对于关联性安全态势方面的分析，利用人工智能可以全方位地分析出内外部所存在的安全隐患。其可以针对于非常多的对网络安全有影响的因素进行发现、分析、评估和预测的功能，是进行网络安全分析的一种有效方式和方法，其还能提供更加精准的安全性度量。通过对相应要素的归纳、分析、处理等，从而进行关联性安全态势分析和预测，最终可以对网络安全要素、情况进行综合性分析，同时还能够对其发展势头进行有效的预测，进而构建出完善的网络安全威胁台式感知系统。第三，利用人工智能技术实现自学习应急响应防御系统，可以构建并完善一套主动式安全防御系统。如今的网络安全防御需要更快、更准的能力，同时借助于人工智能的学习和进化能力，可以针对即将发生或位置的攻击行为，同时与安全策略和威胁情报进行有机结合，最终实现智慧型、主动性的安全防御措施和策略。
另外，人工智能在网络安全防御领域的应用场景也十分丰富，其主要应用在网络入侵检测、预测性恶意软件防御、网络安全动态感知等方面，这些方面在多个场景都将人工智能充分应用。例如，在DDOS检测方面，僵尸网络监测方面，都得到了良好的应用。
2 人工智能在安防领域的应用
传统的安防领域一般是通过被动防御的方式开展相关工作，而在安防工作中应用人工智能，就使得传统的被动防御转变为主动防御，从而不仅拓宽了安防的边界束缚，同样也增加了安防的主动防御手段。例如，在“智能算法、计算机视觉、语音识别”等方面的应用，这些应用使得当今的安防效率大幅度提升，也让安防方案的有效性大大增加。人工智能在安防领域的应用较为实际，其中主要在公安、交通、楼宇等多个方面都有实际的应用，其中以公共安全为主要的应用范围。例如，在公安进行罪犯排查过程中，就可以利用人工智能进行人脸识别（图1）、行为分析等多方面的技术应用，从而综合海量的数据和犯罪风险评估结果等，提高罪犯排查的成功率。尤其在今年，人工智能技术在安防领域的应用更加迅猛发展。在相关人工智能产品的生产上游厂家和机器生产厂家中，都将人工智能作为企业的产业布局和未来发展主要方向。从而在市场中越来越多的人工智能硬件产品技术得到了进步和发展，同时也为人工智能的发展提供了良好的基础。进而拥有人工智能的安防产品将越来越智能化，其能够创造更多的安防价值和作用。同时智能安防还可以做到事前预防，事发时干预，事后能够有效追溯的功能。进而提升我国安防水平和质量。
3 人工智能在信息安全领域的应用
网络安全和人工智能这些在当今时代已经不再是新鲜词汇，这些词汇在全球各大媒体中出现或组合出现的频率越来越高，以此可以看出人工智能在网络安全方面的应用和成果也越来越显著，同时在未来的网络安全方面也变得越来越重要。例如，其中AI技术就会是未来的网络安全重要技术。而人工智能则是未来解决网络安全问题和方案的核心内容。现今时代的数据量更是剧增，人工智能技术将是未来网络安全的重要工作内容和组成部分。虽然目前人工智能仍然处在一个比较初期的阶段，但对于未来的发展趋势来看，人工智能在网络安全中的应用研究已经迫在眉睫。
虽然人工智能在生产生活中得到广泛应用，同时也取得了良好的效果，但同时在信息安全方面也带来了安全隐患。去年国务院曾经明确指出，在大力发展人工智能的同时，也应该提高对其带来的威胁和安全问题的重视，确保人工智能可以朝着安全、可靠、可控的方向发展。信息安全领域应用人工智能主要体现在网络入侵、恶意软件防御等方面。同样随着网络的发展，“网络战”也是各国军事对抗中的一项重要内容和手段，而在这其中应用人工智能技术，能够实现军事网络对抗中的需求，不仅可以准确地感知和评估网络战的台式，还能够快速地做出决策，以及诊断出网络入侵，自动对其进行跟踪。
另外将AI技术应用在反恶意软件领域，这些恶意软件的防护是当今很多企业的重点关注问题，其中包含了病毒软件和勒索软件等。伴随着人工智能在网络安全领域的应用，也涌现出诸多拥有代表性的企业，比如一些研究的大实验室，如MIT CSAIL等，在该领域内是表现十分突出的实验室，受到了诸多达投资上的青睐。当前时期，可以归纳为人工智能的第三次浪潮，美国政府相关部门也造就规划好了人工智能的发展路线和战略，我国的人工智能安全在网络安全领域的应用也继续提升，我国也应该做好迎接人工智能时代的充分准备。
4 结语
人工智能在多个安全领域的应用，体现出人工智能的未来发展趋势，其是人类在未来生产、生活中的重要组成部分，因此，我国应该大力支持和发展人工智能在安全领域的应用，同时我们也好积极地利用人工智能进行安全防范，提高各行各业的安全性，推动人工智能的不断发展，同时也实现我国社会的快速发展，推动人类社会的不断前进。
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。
答：人工智能应用的方面有：1、农业 农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。2、通信 智能外呼系统，客户数据处理（订单管理系统），通信...
答：此外，人工智能技术正变得越来越复杂，可以分析和识别用户的语音、图像和视频内容。因此，如果黑客入侵了一个机构、机器学习模型或者数据系统，他们可以轻而易举地获取你的个人信息。总之，保护个人隐私并不是一项容易的任务。要保护自己的数据，需要我们对即将使用的服务和产品进行充分的了解，并谨慎地考虑...
答：京东自主研发的无人仓采用大量智能物流机器人进行协同与配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术，让工业机器人可以进行自主的判断和行为，完成各种复杂的任务，在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。图普科技则将人工智能技术应用于客流统计，通过人脸识别客流统计功能，门店可以从性别...
答：智能安防监控系统通过计算机视觉技术，实现对城市环境、交通和公共场所等领域的安全监测和管理。例如，通过人脸识别技术，智能监控系统可以快速识别出安防黑名单中的人员，提供实时的预警和控制措施。针对计算机视觉技术在智慧城市建设中的关键应用，相关机构及单位专门出台了针对专业人员的认证政策。AI人工智能 ...
答：而这些工具使用人工智能和自然语言处理。除此之外，对于垃圾邮件的过滤也是应用到人工智能技术，更重要的是，防病毒软件也是使用机器学习来保护您的电子邮件账户。4、 Google搜索 当人们遇到不懂的知识点时，最为常用的就应该是Google等类似的搜索引擎，来进行相关问题答案的寻找。不过，在这里需要注意的是，...
答：人工智能是一个非常广泛的领域，它涵盖了许多不同的应用。以下是一些典型的人工智能应用：语音识别：利用自然语言处理和机器学习技术，将人的语音转换为文本或命令，例如智能助手和语音控制设备。图像识别：利用计算机视觉和深度学习技术，识别和分类图像中的物体、人物和场景，例如人脸识别、智能监控和自动驾驶...
答：计算机视觉是将人的视觉能力赋予计算机，使其能够理解和解释图像和视频。这个领域的应用包括人脸识别、交通监控、医学影像分析等。3、机器学习。机器学习是让计算机通过不断对数据的学习和优化，逐渐达到自主学习、分析和预测的能力。该技术已经应用于垃圾邮件过滤、智能推荐、金融分析等领域。人工智能的优点：1...
答：1、智能制造 随着工业制造4.0时代的推进，传统的制造业在人工智能的推动下迅速爆发。人工智能在制造的应用领域主要分为三个方面：（1） 智能装备：主要包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人和数控机床等。（2） 智能工厂：包括智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等。（3） 智能服务：个性化...
答：电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用 ...
答：我们已经开始学习与设备进行通信的方法。我们成功地指导机器使用其智能来执行某些任务。最近，与人类和其他动物所显示的自然智能相比，机器正在使用认知智能执行许多更智能的活动。AI应用在自动驾驶汽车，聊天机器人，机器人技术和图像处理等。人工智能正在产生重大影响。未来，各个领域的AI实施将成为我们生活的...
