大家好，今天给各位分享人工智能参与网络安全的一些知识，其中也会对人工智能参与网络安全吗进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

本文目录

1. 网络安全、大数据和AI方向哪个比较有前途？
2. 人工智能是如何构建网络安全的未来？
3. 网络安全与人工智能哪个更好就业
4. 当AI遇到网络安全怎么办？

网络安全、大数据和AI方向哪个比较有前途？

从题主列出的这三个方向来看，目前AI是比较火的，AlphaGo，无人驾驶等等都是人工智能目前能看得到的优秀成果，但是AI的难度在这三个方向中也是最难的，看过几节吴恩达的人工智能课程，里面涉及到的神经网络，深度学习等等知识个人感觉难度还是很大的

网络安全也是不错的方向，特别是现在很多大的互联网公司对于网络安全都越来越重视了，这两年也看到越来越多的一些大公司的优秀的网络安全人员出来自主创业的

大数据感觉好像是前两年比较火，现在也火，但是在这三个方向中目前似乎次于AI，和网络安全齐平吧

回到问题本身上来说，如果说考研三年之后就业哪个方向有前途，那肯定3年之后AI在这三个方向中是最吃香的，前提是你研究生三年在AI方向确实下功夫了，而且学有所成，但是话又说回来了，这三个方向任何一个方向你下功夫好好学三年，将来都很有前途，毕竟当前的互联网现状虽然从业者很多，但是中高级水平的人还是很欠缺的。

所以题主不要纠结哪个方向有前途，你学好了哪个方向都有前途，学不好再好的方向都没前途，选择一个自己感兴趣的，技术的深入研究还是和兴趣有很大关系的，好好学吧，祝好。

人工智能是如何构建网络安全的未来？

人工智能领域涉及的安全问题较多，如国家安全、社会安全、人的安全，还包括一些伦理问题和隐私问题。人工智能主要是基于信息基础构建的一些应用，它离不开信息的采集、存储、分析、传播。同时，人工智能领域的思想、方法、理论对信息安全也有很多的应用。《重塑网络安全与人工智能报告》，是Capgemini对七个行业850名高管进行调查分析而得来的，包括消费品、零售、银行、保险、汽车、公用事业和电信。20%的高管受访者是CIO，10%是CISO。报告中包括总部位于法国、德国、英国、美国、澳大利亚、荷兰、印度、意大利、西班牙和瑞典的企业。

这份报告的主要见解包括以下内容：

69%的企业认为AI应对网络攻击是非常必要的。80%的电信公司表示，他们依靠AI来帮助识别威胁和阻止攻击。Capgemini发现,电信行业报告的损失发生率最高，超过5000万美元，因此AI成了阻止该行业代价高昂的违规行为的优先事项。

消费品行业占到了78%，银行业以75%排在第三位，因为每个行业都越来越依赖基于数字的商业模式。美国企业将最优先考虑基于AI的网络安全应用和平台，比按国家衡量的全球平均水平高出15%。

目前，73％的企业正在测试用于网络安全的人工智能用例，网络安全领先所有类别。

新一代人工智能（AI）正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，同时也正在深刻改变人们的生产生活方式。

新的问题是，在人工智能时代，应该如何为用户隐私监管保驾护航？公链中应如何进行保密交易？更重要的是，如何构建一个安全的网络空间？

新技术带来的影响，可能比想象中的还要大。

万物互联时代已经到来，预计到2020年，全球物联网设备数量将达到204亿台，物联网所带来的产业价值或将比互联网大30倍。

但同样的，在带来便利之余，物联网潜藏的巨大安全隐患也已浮出水面。

首先从心态上来说，物联网产业已经不再回避安全问题，而是和安全产业携手共建、开放合作，共同推动IOT市场高速安全发展；从供给侧的角度来看，现在既要强化AI、区块链等新技术在安全领域的突破和应用，同时也要正确看到成熟安全技术的价值；如果从商业模式变化的角度来说，过去的甲乙方安全产品买卖关系已经逐渐转化为强化运营和服务的共生关系，“是要把安全作为一个持续系统化工程来建设”。

无论技术如何更迭，安全都是永恒的话题。

网络安全问题是“魔高一尺道高一丈，再进一步就是道高一丈魔可能要高十丈”，所以，“是无休止的斗争”。

但另一个问题是，目前在这个网络“靶场”中，没有定量的分析和表述，没有相应的指标体系，“靶场”便不能真正发挥实效。

来自中国信息安全测评中心的李斌直言，“靶场”的概念源自打仗，打仗是有规则的，但网络安全这个“靶场”现在在某种程度上有点乱。“需要针对网络安全空间里的目标对象保护、方法手段有一些定性定量的要求，当然还要有创新。总之，我认为就是要有问题思维、底线思维。”他说。

网络安全与人工智能哪个更好就业

随着信息技术的快速发展，网络安全和人工智能作为前沿领域备受关注。两者都是有着广阔前景的职业领域，那么，在网络安全和人工智能这两个方向中，哪个更有前途，更好就业呢？

首先，从市场需求方面来看，随着互联网的广泛应用，网络安全的需求越来越大。在现代化的高科技时代，人们对于网络安全要求的日益严格，尤其是在企业、政府、金融等领域，网络安全更是倍受关注。相反，虽然人工智能也备受瞩目，但是受到行业应用领域的限制，市场需求相对较少。

其次，就就业前景来看，网络安全拥有着更加广阔的就业空间。网络安全人才不仅是企事业单位中必不可少的技术人才，同时，也是各大互联网公司、金融机构等技术研发人才的迫切需求。而人工智能的就业岗位主要集中在人工智能企业及学术研究机构等智能化领域。

综上，虽然人工智能在领域创新等方面有着亮眼的表现，但就就业前景而言，网络安全更为具有优势。因此在选择就业方向时，应该根据自身情况和市场需求做好选择。无论是网络安全还是人工智能，各自领域都拥有着无限的潜力和发展空间，只有把握好机遇、积极更新、不断发展才能在职场中获得更好发展。

当AI遇到网络安全怎么办？

当人工智能遇上网络安全，在纷繁复杂的技术与应用方案背后，可以归纳成执行层、感知层、任务层和战略层四大层面的智能化，不仅帮助解决现有的一些安全难题，未来的发展也非常有想象空间。

网络安全新战场需要AI填补人才紧缺

目前网络安全已经进入了一个崭新的时代，面向各种新战场，需要新的架构、新的方法、新的编程语言来支撑我们应对越来越艰巨的战斗。新战场以黑产对抗、反勒索软件、反Insider-basedAPT、物联网/车联网这些新方向为代表。比如很多摄像头、智能门锁、儿童手表，都是成批次的被攻破，车联网与智能车的安全问题也引起业界的严重关注和顾虑。

众所周知，在移动互联网时代，安卓的碎片化生态几乎已经失控了。不少手机厂商对某些低版本的手机系统都不再进行升级，尽管还有很多用户在用，这就带来了严重的安全隐患，恶意代码可以轻易通过攻击几年前的安卓漏洞来获利。进入物联网时代，这种情况会更加严重。很多硬件厂商在开发产品的时候完全没有考虑引入专业安全服务，最终面临严峻的安全漏洞时却难以应对。

一方面是新的攻击不断涌现，另一方面防守方却显得捉襟见肘了。安全的核心是对抗，而对抗是多维度的、持续的。为了进行有威慑力的对抗，最大的挑战还是缺少高素质安全专业人才。在这种情况下，我们只能靠AI，也就是靠人工智能来填补人才空缺。

对于人工智能的看法业界出现两极分化：一种观点认为AI可以帮人类完成一切工作，另一种认为AI会毁灭人类。事实上没有绝对的黑白，AI的作用也远远没有这么极端。AI能做什么？吴恩达教授给出了很好的解释：一方面，正常人类1秒内能做出的判断，AI也能做的很好。比如无人驾驶时代已经悄然来临,人脸识别、语音识别，现在机器也能够做到很高的准确率。另一方面，通过大量已经发生过的具体重复事件，AI能很好的预测即将发生的事情。

当AI遇到网络安全

当AI遇到网络安全时，又会发生什么样的化学反应呢？

网络安全是一个非常复杂的体系，可以分为执行层、感知层、任务层和战略层。现在AI已经可以在执行层和感知层有不错的应用，同时在任务层和战略层已经开始摸索，但还处于比较初期的阶段。

（一）执行层：显著提高安全运维效率

在执行层，AI可以显著提升安全工具的规则运维效率。规则体系的触角在整个安全网络体系里面的延伸非常广泛，包括像杀毒、WAF、反SPAM、反欺诈等。这些领域在传统模式中需要大量的人力来维护，比如像反欺诈系统里面可能有上千条规则，这些规则之间存在着很多的冲突，某些规则组合甚至超出了人的理解能力，人在维护这些规则的时候也常常会出现问题。

而依靠AI，就可以很好的解决这些情况，机器学习已经展示出非常强大的价值。它可以自动生成规则，不用依靠庞大的人力资源来维护。而且安全事件通常是大量发生的，所以AI能够比较好的识别判断下一次事件。

AI是如何做到的呢？机器学习能自动生成规则，但是其中的学习深度还是有一定的区分。“浅学习”以SVM、RandomForrest、GBDT等算法为代表，它还需要很多的人工特征工程来准备特征向量，然后由算法自动完成分类识别。在风控领域，运用最广泛的是GBDT（很多比赛的冠军都是用GBDT），但是当特征维度上升到数千维后，深度学习的优势就开始慢慢展现出来。深度学习和“浅学习”存在一个很大的区别，就是深度学习对特征工程的依赖减弱很多，它能比较好的自动提取特征，可以生成深度学习模型，比如CNN(卷积神经网络)和RNN(循环神经网络)技术等。

举例而言，AI在移动杀毒引擎的应用效果明显。众所周知，现在病毒种类的变形越来越多，大多数黑产都会进行不同的尝试。如果用人工来构建那些恶意代码的识别特征，就需要构建一套非常庞大的体系，不仅慢而且难以维护。百度利用深度学习技术在这方面取得了非常出色的成果，在历次AVTest测试中长期保持第一。去年百度安全在顶级安全工业界会议BlackhatEurope上就此成果做了专题报告，也是目前全球安全工业界第一个有实质性进展的深度学习应用技术报告。

另一个例子是AI在网页安全中的应用，效果也非常显著。目前网页安全的威胁主要包括三类：第一种欺诈类网站，包括虚假高校、虚假药品、假冒贷款、仿冒火车票、虚假金融证券、仿冒飞机票、虚假中奖、仿冒登录、虚假招聘等；第二类是存在风险的网站，主要包括网页挂马、恶意代码、隐私窃取、恶意跳转、僵尸网络通信、木马下载主机等；第三类是违法网站，包括色情和博彩等。

百度每天爬取索引的数据中，有1%~5%的URL包含不同程度的恶意信息，如果不加防护将会对网民带来巨大的伤害。百度安全通过规则体系、机器学习（浅层模型）、深度学习（文本）、深度学习（图片）以及威胁情报挖掘等网址安全复合检测算法来保障网站的安全。目前，百度安全利用机器学习进行网页检测，对恶意信息的防护已经取得了很好的成果。单条样本检测时延已经小于10ms，对非法网站的识别准确率已经超过99%。百度安全团队也受国际安全学术泰斗UCBerkleyProf.DawnSong邀请，在SingaporeCybersecurityConsortium(SGCSC)上就此成果做了专题报告。

（二）感知层：生物特征识别与对抗的兴起

在感知层，当下最重要的应用就是生物特征认证。人脸认证是目前AI在安全领域最成功的一个应用。整个认证流程看起来简单，其实里面的技术相当复杂：首先需要在各种环境下准确追踪人脸，如果有偏差能够给予及时有效的提示；其次要在最小用户打扰的情况下完成可靠的活体识别，而不被虚假照片或化妆欺骗，能高速完成可信人脸数据对比。第三，设备和应用的安全状态也需要可靠的保障，一旦发现恶意攻击可以即时进行取证。最后，还必须要在云端对用户隐私信息有着严格的保护。因此，要实现顺滑的人脸认证体验，必须要有AI技术和系统化安全技术做全面支撑。

为什么要在安全过程中用AI感知来做人脸识别？因为银行或者运营商对于客户的实名认证环节，传统上是要靠人来完成的。但是人其实是在整个安全过程中最容易被攻破的一环，攻击者可以找到很多理由，比如最近胖了/瘦了/病了等来蒙混过关。如果是AI来做这件事，反而铁面无私，能够把这个体系构建的更加标准化，并随着技术的进步不断完善。

目前，百度的人脸认证已经能够在秒级内完成超过90%的高可信验证比率，显著高于业界平均水平，并且已经在实战中积累了很多活体识别对抗的经验和能力。除此之外，我们也在声纹识别、用户行为识别等领域做了很多应用探索和尝试。

（三）任务层和战略层：尚处在初级探索阶段

将AI应用于网络安全任务层和战略层，在某些国际大赛上已经开始尝试，但目前还只是封闭空间的自动对抗。其中最著名的就是DARPA主办的CGC大赛，比赛让7个顶级团队构建自动化系统，对有缺陷的服务程序做自动加固，然后相互攻击，不仅要抵抗外来攻击，同时还要反击对手。但是，这个还不能说是人工智能，因为所有的逻辑都是人预先设定好的。也就是说，目前仍然停留在自动化阶段，还在向AI方向摸索。

在安全的任务层和战略层要真正达到人工智能的高级阶段，首先要解决人工智能对开放空间的认知问题，包括世界认知、人性弱点、创造力、跨维打击等方面，其实还有很长一段距离。不过最近在相对封闭的任务空间中的人工智能探索研究，已经取得了很好的进展，相信在不远的将来会有一些颠覆性的应用产生。

总结

人工智能在网络安全领域的应用，执行层上面已经实用化，可以显著的提升规则化安全工作的效率，弥补专业人员人手的不足；在感知层面，可以把原本依赖于人（不可靠）的安全体系标准化，现在已经开始实现大规模的推广，包括人脸识别和图象识别等等；AI在任务层上的摸索刚刚开始，在某些封闭任务领域已经展现出很好的潜力；在战略层，由于开放空间的特性，AI的路还比较遥远，所以大家还不用担心“天啊，人类要毁灭了”这样的问题。同时，随着人工智能在安全领域的应用，围绕着人工智能技术本身的攻防对抗也成为学术界的研究热点，相信其中的研究成果很快也会在安全实践中得到应用。

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