網路安全ai對抗

① 在網路安全中運用人工智慧AI會有什麼影響

這是你要的：came away,o human child,to the waters and the wild,with the fairy hand in hand,for the word's more full of weeping than you can understand.you quest will be perilous,yet the reward is beyond price.真正的小男孩，越過高山和大海，和仙女手牽手，世人皆悲哀，你不會明白，為愛走天涯，報答終無價！我個人覺得最經典的一句是在最後，莫妮卡被復活後，剛睜開眼，大衛緩緩的流下眼淚，說："I found you...」，"Hi!"，"Hi!"...

② 網路安全未來發展趨勢怎麼樣

網路安全態勢緊張，網路安全事件頻發

據國家互聯網應急中心(CNCERT)，2019年上半年，CNCERT新增捕獲計算機惡意程序樣本數量約3200萬個，計算機惡意程序傳播次數日均達約998萬次，CNCERT抽樣監測發現，2019年上半年我國境內峰值超過10Gbps的大流量分布式拒絕服務攻擊(DDoS攻擊)事件數量平均每月約4300起，同比增長18%;國家信息安全漏洞共享平台(CNVD)收錄通用型安全漏洞5859個。網站安全方面，2019年上半年，CNCERT自主監測發現約4.6萬個針對我國境內網站的仿冒頁面，境內外約1.4萬個IP地址對我國境內約2.6萬個網站植入後門，同比增長約1.2倍，可見我國網路安全態勢緊張。

網路安全行業的發展短期內是通過頻繁出現的安全事件驅動，短中期離不開國家政策合規，中長期則是通過信息化、雲計算、萬物互聯等基礎架構發展驅動。2020年網路安全領域將進一步迎來網路安全合規政策及安全事件催化，例如自2020年1月1日起施行《中華人民共和國密碼法》，2020年3月1日起施行《網路信息內容生態治理規定》等。2020年作為
「十三五」收官之年，將陸續開始編制網路安全十四五規劃。在各種因素的驅動下，2020年我國網路安全行業將得到進一步發展。

——以上數據來源於前瞻產業研究院《中國網路安全行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

③ 人工智慧在安全中的應用

人工智慧在網路安全領域有以下具體應用（包括但不限於）：

（1）防範網路攻擊

AI技術可以輔助人類搜索並修復軟體錯誤和漏洞，以防禦潛在的網路攻擊。目前，麻省理工學院（CSAIL）和機器學習初創公司PatternEx已經研發出了名為A12的人工智慧平台，該平台整合了人類專家的輸入及AI系統連續循環反饋，進行了主動式的上下文建模學習，使得A12演算法系統比僅使用機器學習的演算法系統攻擊檢測率提高了10倍。

（2）犯罪預防

AI技術可以協助預測恐怖分子或其他威脅何時會襲擊目標，可以利用包括載客數量和交通變化的數據來源，動態增加警察的數目來保證安全等。

（3）隱私保護

通過AI技術可以進行差異隱私，對不同的用戶提供定製化的隱私保護體驗。例如，差異化的隱私保護讓蘋果可以在不損害任何個人隱私的情況下，從大量用戶那裡收集數據。

④ 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。

⑤ 螣龍安科CEO王昊天：AI安全基礎設施建設將成為網路安全的核心戰場

2020年，螣龍安科推出潮汐BAS自動模擬攻擊平台，基於「以攻為守、以攻促防」的安全形度，潮汐.自動模擬攻擊系統結合AI模型和攻擊技術，可以對整個安全基礎架構進行連續、自動化的測試。這種持續進行的模擬攻擊可以定位企業漏洞、安全最短板，找到業務可能遭受的損壞，確定企業的安全性。

潮汐平台上線2年期間，經受住市場的檢驗，為螣龍科技帶來上百萬的業務及多領域的客戶群體。在與這些客戶打交道的過程中，螣龍安科工程師團隊接觸到了更多的產品需求，在不斷的升級與優化中，我們迎來了潮汐.安全感知平台。

潮汐.安全感知平台繼承了潮汐.自動模擬攻擊平台的全部能力，並融合新的開源能力，潮汐平台也將以一個全新的形式對外展示，如web測試、漏洞掃描將各成一塊分開展現，如同各個APP分布在同一個手機界面上那樣結構分明。

潮汐平台的用戶畫像也愈顯清晰 ：

一方面，面向中小型企業，對於這一類資金有限、尚未構建自身安全團隊的企業，潮汐為其提供自動化主動安全訂閱式服務，以結果導向性的方式先攻擊者發現企業的安全問題，並就糾正企業安全方面的漏洞/問題提出可行性指南，此外，各類能力同時集中在潮汐平台中，中小企業可通過主動安全應用市場靈活選取適合自己的解決方案，有效減少選品成本；

另一方面，面向有開發能力的大型企業，他們擁有強大的安全團隊，安全感知平台為其提供平台組件及AI引擎，企業安全團隊可充分利用潮汐提供的開源環境，自定義構建安全AI應用，標准化/量化並對外輸出團隊的主動安全能力，為部分企業將安全部門由服務部門轉型為盈利部門創造有利條件。

事實上，隨著數字技術日新月異，網路安全已成為智能社會的新基座，近期全球行業法規、政策密集出台，不斷推動網路安全產業升級，而目前市場上的絕大部分安全服務缺乏標准化，是零散的、不準確的，非標類安全服務持續佔領市場，並不利於行業內的轉型升級。

潮汐.安全感知平台將為企業提供新的解決方案，潮汐將各大測試模塊分門別類，融合AI機器學習的能力，提供高度標准化&專業化的主動安全訂閱產品，不斷減少企業對安全服務的依賴，以有效降低企業成本、提升企業安全管理能力。螣龍在持續不斷改進自身技術的基礎上，致力於打造網路安全領域的新AI安全基礎設施，在網路安全的核心戰場上勇往直前！

⑥ 網路安全未來發展怎麼樣

趨勢1：等保和關保條例有望出台並進一步推動網路安全產業生態蓬勃向好
《網路安全審查辦法》和《貫徹落實網路安全等級保護制度和關鍵信息基礎設施安全保護制度的指導意見》明確了關鍵基礎設施的保護要求和工作要求。《網路安全等級保護條例》《關鍵信息基礎設施安全保護條例》有望陸續出台，這意味著網路安全保護相關的一系列制度要素將進一步細化，促使各行業各領域網路安全投入持續加大。

趨勢2：網路攻防對抗朝人工智慧方向發展演化
隨著人工智慧(AI)技術的普及應用，攻擊方利用AI實現更快、更准地發現漏洞，從而產生更難以檢測識別的惡意代碼，而防守方需要利用AI提升網路安全檢測、防禦及自動化響應能力。網路安全將從現階段的人與人對抗、人機對抗逐漸向基於AI攻防對抗發展演化。

趨勢3：數據安全相關法律的出台加速完善數據與個人信息保護體系
《民法典》明晰了個人信息處理的內涵、原則和條件，《數據安全法（草案）》《個人信息保護法（草案）》立法進程加快，有望陸續出台，包括個人信息在內的數據收集、存儲、加工、使用、提供、交易、公開等環節的法律約束將更為規范，數據安全合規管理將成為各行業的必備能力，促進各行業多維度落實法律法規要求。

趨勢4：網路安全人才需求看漲
網路安全人才需求單位越來越多、要求越來越高，但網路安全人才隊伍培養沒有跟上網路安全人才需求，預計未來我國網路安全人才數量缺口將突破百萬，而實戰型實用型的網路安全人才也將在2021年面臨很大的缺口。

趨勢5：數據交換共享的安全需求越來越強烈
數據蘊含著巨大的價值，已成為重要的生產要素和戰略資產，數據的共享是數據開發、利用和增值的重要一環，但數據安全一直是制約數據共享的瓶頸。平衡數據共享與數據安全，加速釋放數據要素市場紅利，促進數字經濟整體健康、持續發展的需求越來越強。

⑦ 遇見蘋果聯合創始人，DEF CON首秀AI+VR未來會展

時隔近兩年，DEF CON CHINA在2021年春分之際迎來重啟，全球極客得以再次連接。

3月20日，網路安全聯手DEF CON在線上舉辦了全球首個全VR極客大會DEF CON CHINA Party，並於同期在北京舉辦了小規模的線下極客團聚。

對於DEF CON CHINA Party的舉行與這一開創性的活動形式，DEF CON創始人傑夫·莫斯（Jeff Moss）表達了支持。他在致辭中表示，這是一次全新的嘗試，Party的理念和DEF CON的精神結合在了一起。而他也得以在VR中化身與極客們相遇，一同暢想未來。

作為本次DEF CON CHINA Party最為重磅的環節，傑夫·莫斯和馬傑在隨後以VR的形式共同對話了蘋果公司聯合創始人史蒂夫·沃茲尼亞克（Steve Wozniak），就極客成長、創新創業、AI、虛擬空間等議題展開了討論。

在交流中，沃茲尼亞克表示，AI是解決人類認知局限性的最好答案，其也反映了其創造者的價值體系。我們應該用人類的方式來思考如何利用AI，不為技術的邏輯所支配，讓技術為人類服務。而對於DEF CON CHINA Party所展現的虛擬世界，他也感到興奮。他認為，VR正處在一個良好的發展軌道上，一個新的互聯網很可能就出現在虛擬空間。

的確，VR世界的構建突破了時間與空間的限制，讓電影中的科幻場景走入現實。而超越以往的DEF CON CHINA，DEF CON CHINA Party也實現了極客精神的更廣闊拓展，並迎來了更多「跨界極客」的加入。

在他們當中，既有李開復、馮唐為代表的行業領袖，也有吉娜、吳青峰領銜的藝術大咖，還有乃萬、王凱這樣新生代的潮流先鋒。而正在熱映的《新神榜：哪吒重生》和國漫經典《大魚海棠》兩部作品的眾多藝術元素，也在DEF CON CHINA Party的虛擬空間中以各自特有的方式登場亮相。

在 科技 與藝術碰撞火花的背後，DEF CON CHINA Party的核心基調仍然是推動極客們的交流和成長。在長達10小時的活動中，來自海內外的安全專家為極客們帶來了多場KEYNOTE主題演講，議題覆蓋智能設備安全、衛星通訊攻擊、基站防偽檢測等諸多熱門領域。而BCTF網路網路安全技術對抗賽及CONTESTS體驗館則聚焦於AI安全，圍繞自動駕駛、Fuzzing模糊測試等應用場景和技術，集合了多支優秀戰隊，展開競技實戰與切磋體驗。

作為 在全球網路安全領域最頂尖的專業會議之一，DEF CON迄今已有28年 歷史 ，被稱作安全界的「奧斯卡」。當網路安全與DEF CON在2018年聯手將其首次引入中國、並連續兩年在北京舉辦DEF CON CHINA大會時，便將其目標定位於集結最廣泛的極客力量，助力中國極客成長， 連接全球網路安全社區最重要的兩極。

而在智能經濟的大潮下，此次DEF CON CHINA Party的另一 開創性還在於全新的VR交互形式。基於網路領先的AI能力和網路VR「希壤」虛擬互動空間，整合定製化場景、多人會話、在線社區、點直播、智能語音及手勢交互等技術應用，其不僅讓身在各地的極客們能夠在同一個虛擬空間中自由交流、互動，也展示了VR在會議、會展等方面的未來圖景和巨大潛力，為AI+VR的應用場景拓展打開了新的視野，創造了新的可能性。

正如DEF CON CHINA Party選擇的舉辦日期，白晝自此長於黑夜。技術的創新，極客的成長，都將為構建更為安全的網路環境帶來機遇。正義的力量終將讓黑暗無處遁形，DEF CON CHINA也將永不落幕。

付：DEF CON CHINA Party對話沃茲尼亞克摘錄

3月20日，在由網路安全和DEF CON主辦的DEF CON CHINA Party上，DEF CON創始人傑夫·莫斯（Jeff Moss）和網路副總裁馬傑以VR的形式共同對話了蘋果公司聯合創始人史蒂夫·沃茲尼亞克（Steve Wozniak）。在長達60分鍾的交流中，三位「頭號極客」討論了包括極客成長、創新創業、AI、虛擬空間在內的眾多議題，沃茲尼亞克也在諸多領域首次發表了他的見解。

幾年前，當電動平衡車剛剛面世，沃茲尼亞克就腳踏Segway進了DEF CON的會場。這的確很極客，而回想當時，沃茲尼亞克解釋說，別擔心，我就是到處走走做點兒想做的事兒（You Don't Worry, Go Around and Do Whatever You Want to Do）。

• 對於我來說，DEF CON有時意味著打破約定俗成（DEF CON Almost Sometimes Means Defeat Contracts）。如果規矩壞了，那壞規矩不適合我們（The Rule Bad Rolls, Bad Rule aren't Meant for Us）。

• DEF CON現場有很多音樂，音樂真的很鼓舞人心（Music is Really Inspiring）。在過去的幾年裡，我支持過很多音樂。而在我年輕的時候，依附於歌詞，音樂也是我的 情感 寄託（When I was Young, Music was also an Emotion Attached to the Lyrics）。

音樂伴隨著沃茲尼亞克，也伴隨著蘋果公司最初的成長——蘋果剛成立的時候，我做了一些很棒的工作（Around Time Apple Started Up and I was Doing Some Great Work）——我們以啟發想法而聞名，這成了我們文化的一部分（We Got Known as Inspiring that Kind of Thinking, and It Kind of Stuck Together Became Part of Our Culture）。

• 當我開始自學設計電腦的時候，我總會在同時放上一些搖滾音樂。它們是好音樂，但在最開始並不為主流所接受，它們來自民間，如今也成為我們流行文化的一部分。其實我什麼都聽（I Listen to Everything），包括重金屬（Heavy Metal），我喜歡那種即將進入你的靈魂，卻還未進入的那種感覺（I Like It When a Music Piece Goes Right into Your Soul Yet to Penetrate），你的心會告訴你一些事（Your Heart Tells You Something）。

• 我遇見史蒂夫·喬布斯（Steve Jobs）的第一天，他只有16歲，自己也沒有音樂唱片（The First Day I Met Steve Jobs, He was Sixteen Years Old and Didn't Have Albums）。我向他展示了我收藏的鮑勃·迪倫（Bob Dylan）唱片的內頁歌詞，從此，他的歌也成為了我們生活中重要組成（I Showed Him All the Liner Notes and the Lyrics to These Bob Dylan Songs Became a Big Part of Our Life）。

• 喬布斯經常來我家，他會拿走我最近創造的一切並把它們變成錢或者工作（He Would Take Whatever I Had Created Lately, and He Would Turn It into Money or a Job for Himself）。不過，當我開發第一台個人電腦並把我所有的原理圖免費分享給家釀計算機俱樂部（Homebrew Computer Club）的成員時，他還不知道這一切。而當我給他展示時，他的第一個建議是，也許我們應該開個公司（Maybe We Should Start a Company）。

• 蘋果公司的第一桶金來自提供音頻技術和多媒體方面的支持（Apple's Initially We're Known for the Multimedia Support and Sound with Their Connection There），但隨著Apple II的推出，它貢獻了蘋果公司前十年的幾乎全部收入（It was Going to be All of Our Revenues for the First 10 Years of Apple that One Proct）。而Macintosh的推出則讓我們在有創造力的人群中很受歡迎（Our Computers Got a Reputation for being a Popular with Creative People），一些視頻編輯需求只能在Macintosh上完成，Photoshop也是。

上世紀90年代，沃茲尼亞克與蘋果公司漸行漸遠。他說，不要害怕走出去（Don't be Afraid to Go Out），要去 探索 任何可以幫助你實現夢想的東西，而不只是交接一份工作而已（Explore Anything else that Will Help You Create It Yourself rather than Saying Somebody else Has to Do the Rest of This or the Finishing Part of It）。

• 我們創立了蘋果，我們達成了協議，我不會經營它，但我將是它的工程師（What We Started Apple, I Made a Deal with Steve Jobs, I Would Not Run a Company, I'll Run Engineering）。那是我的工作，我會堅持這一點（That's My Job and I Stay True to that）。

• 我很幸運，因為我沒有讓蘋果公司的成功改變我自己的價值觀（I'm Sort of Lucky Because I Did Not Let the Success of Apple Changed My Values）。我沒有將財富和權力放在第一位，我需要做一些更重要的事情（I Did Not Become a Different Person Who Wants to Maximize My Wealth and My Power and It Just Because I'm in a Higher Position for Having Done Something Important）。

• 我的快樂並不是來自蘋果公司的成就和成功（My Happiness Really Didn't Come From What Apple Accomplishments and Success），它來自於我所做的一切（It Came From Doing Everything I Could）。這並不是說，蘋果公司成為了一家和我所設想的不一樣的企業（Apple Kind of Grew into Something that was Not Myself），但我永遠不會為此而犧牲自己的價值觀（and I Would Never Compromise Some of My Own Values of Truth to Try to Run a Company Like that）。

• 無論你擁有的是很多的資源，或是很少，這都決定不了你的成功（Whether You Have lots of Resources or a few Resources, that was Not the Determinate on How You）。回頭看，我做對了兩件事。首先，我利用了每一個組件節省了成本（I Always Trying to Save Part, Save Costs）；第二，我為蘋果公司做了以前從未做過的事情（I Had Never Done Them Before and yet This was so Important to Apple When I Did It）。

• 所以，嘗試新事物能夠激發你更好的思考（Not Having Done Things Before Makes You Use a Good Mind and Think Out），實現它的最好方法不來自經驗，也不來自書本（Not How Have I Done It Before, Not How It is in the Books），這幫助我做了更偉大的事情。

沃茲尼亞克的成長經歷是傳奇的，而一切的開始或許都來自他和喬布斯為Atari做出的那款鼻祖級的 游戲 「PONG」，但沃茲尼亞克並未就此止步——還記得我剛才提到的鮑勃·迪倫嗎？我是說我施下了他的魔法（What would it be like Bob Dylan that I mentioned, I mean I hit some magic）。

• 從未有過街機 游戲 ，直到我們設計的「PONG」的出現。連軸四天，喬布斯和我，做到了（Spent 4 days in a Row, We Actually Completed Its, Jobs and I）。但是，我在想，如果它們是彩色的，不是更棒嗎（Wouldn't It be Great If These Arcade Games were Color）。

• 那時，我也成為了一名模擬信號工程師。從來沒有人想到過，我們能夠將數字信號和模擬信號打通——你只要在模擬線路上輸入1100（You Just Put a Number on a Wire Digital Number 1100），它就會顯示為紅色。而如果你輸入0110，它就會顯示為紫色。這也是蘋果公司「彩虹商標」的來源（It Turned Out to be Really the Reason that Our First Logo with 6 Colors）。

• 如果色彩可以出現在街機中，那我為什麼不能把它們直接連接到數字顯示器上呢？這樣電腦也就成為街機 游戲 （The Computer is the Arcade Game），它成為了軟體（that Meant It was Software）。在BASIC語言中，我只需要輸入一些指令，就能夠為它著色，一天之內就能夠寫出一款 游戲 ，而非是處理街機里數千根電線，這對 游戲 來說是一個巨大的進步。

在沃茲尼亞克看來，極客是一種真正偉大的藝術。我沒有和世界上的任何人競爭，我在和自己競爭，我做了最聰明的小事（I was Not Competing with Anyone in the World, I was Competing with Myself and I Got into the Cleverest Little Things）。

• 我們可以用技術來實現我們從未想過的事情（You Could Make the Technology Do Things It wasn't ever Intended），這才是真正鼓舞我的地方。如果你能做得更好，規則不適用（If You Can Do It Better, The Rules Don't Apply）。而它的動力來自於與生俱來的好奇心（Motivation Comes From the Innate Curiosity），很大程度上，我就是這樣長大的（I grew up this way, Largely）。

• 有時候，動機比技能更重要（Motivations more Important than Skills Some Time）。但是我們該如何保持一定水平的持續創新呢，部分原因可能是，我們有些人天生如此（Part of It is that Some of Us are Born that Way）。但是你知道嗎，包括你讀過的書和看過的電影，生活中會有很多因素削弱你的創造力。不過不用在意，你可能拉不開那個抽屜，但可以打開那扇門（You Can't Open that Drawer, Can Open that Door）。

如今，大型 科技 公司正主導著越來越多的創新，創業還是個好選擇嗎？在沃茲尼亞克看來，這個問題其實沒那麼復雜——我能不能做點對這個世界很重要的事，或者我可以做我想做的事（Can I Do Something That's Important in the World or Can I Do Something I Just Want to Do），僅此而已。

• 我從小並未接觸過太多的計算機課程，但是看看現在，這是我們做出來的數字世界（But Look What We Do and Call It the Whole Digital World）。後來，我們發明了眾籌，創造了零工經濟（Gig Economy），這些想法都源自於年輕人，它們和那些事業有成的人，和你的合作夥伴無關（They Didn't Come From People Who Already Had a Business Going and Tend to Make Your Business Stronger and Better）。

• 很多時候，成功的關鍵在於，你是想與眾不同還是想和別人一樣（You Want to be Unusual or Do You Want to be Just Like Everyone else）。如果你要寫代碼（So If You're Going to Go into Coding），你最好做到最好，確保世界上沒有誰能比你寫得更好（You'd Better be the Best at Doing it, Nobody else in the World Could Generate Any Better Code）。

• Siri在被蘋果公司收購之前，只是一個語音助手應用。後來的故事你知道的，這是一件好事（This is a Good Thing）。如果你創造出了個好東西（If You Create Good Stuff），即便它是獨立的，它也可能會被大型 科技 公司所收購。但這正是你的退出策略（That's an Exit Strategy You Know），還有很多東西正等待著你明天去 探索 （I Think There's Other Things in the World, You Could Come Up with an Idea Tomorrow）。

• 提早接觸AI是件好事，這是最先進的計算機技術，我們可以做出世界上最不可思議的事情（We Can Do the Most Incredible Things in the World）。但我們要理解，機器學習和大腦不一樣（It's Good to be Exposed to It, But to Understand that It's Like Machine Learning is Not Like a Brain）。我們不能完全依賴技術，當你的注意力集中在一張非常小的幻燈片上時，你就不可能看到事情的全貌（You're Focusing on a Very Narrow Slides, So You're Not Going to Get a Big Picture View of Maybe All These of the Whole Field）。

成為一名教師？或許這與我們對於這位「頭號極客」的通常認知有些矛盾。在過去長達8年的時間里，沃茲尼亞克的身份既是一名工程師（An Engineer），也是一名老師，教授五年級至九年級的計算機課程——那是我生命中很重要的一段時光（That was a Huge Part of My Life），沒有給外界任何消息（No Press Aloud），所以大家都不知道我在做什麼（Which is Why It's Not Totally Well Known What I Did）。

• 投身教育，源於我對於 科技 的熱愛，對於教育的熱愛，以及對很多在線課程的認可（It was also Combined My Love of Technology and My Love of Teaching and a lot of Online Courses）。

• 在學校，我教授學生如何使用電腦完成作業，而不是成為一個極客（Not How to be a Computer Geek）。而學校如果能獲得一些額外的資金，也許會帶來很多幫助，我們能夠培養出很多你能想像到的天才（We Turned Out All These Brainiacs You Could Believe）。但這並沒有發生，電腦只被當作是一種教學工具（And That Really Didn't Happen Because the Computer is Just Sort of the Modern Textbook）。

• 在加利福尼亞州，它的教育預算在全美國可以排在第15位，但其在計算機教育方面的投入僅僅排在第43位。在蘋果公司的所在地庫比蒂諾（Cupertino），我自費給這里的每個人寄出明信片希望他們投票支持增加稅收，以加強教育方面的開支。很遺憾，我們只得到了64%的支持票，不夠67%的法案生效要求。當然後來，我們成功了，在庫比蒂諾，也在我的家鄉洛斯加托斯（Los Gatos）。

不過，沃茲尼亞克仍然不滿意現在的教育模式——為什麼我不能研究我喜歡的東西（Why Can't I Study of Things that I Loved Study），為什麼要和其他人一樣（Why Does It Have to be the Same as Everyone else）。

• 我們不能朝著不同的方向走同樣的路（We Can't All Go the Same in Different Directions），這不是學校的做法，也負擔不起（That's Not the Way Our School, It's Not Affordable）。但如果我們都能夠實現一對一的教學，一位偉大的老師可以教你從小學到大學的所有方法，讓你朝任何方向發展（A Great Teacher that Could Go All the Way You Know From Elementary School to University and Could Let You Go in Any Direction），不用成績來評判我的好壞，教育可能會大不相同（Ecation Could be a lot Different）。

• 我們能在電腦上做到這些嗎？我常常希望我們可以，也曾認為這是未來教育的一個重要解決方案（I Often Wish We Could, and I Felt for a While that was a Big Solution to Ecation Some Day），但現在我覺得這事兒不會發生了。因為很多技能並不能用來解決問題，在技術領域，批判性思維的能力可能更重要（That Critical Thinking Skill in Maybe in Technology Maybe more than that was Well）。

• 我們的核心價值觀是由我們的同輩決定的（You know Their Core Values are being Set by Their Peers），有些方法的確會教你去創造性地思考，但你不能真正控制一個人，不論是身體還是靈魂（You Can't Really Take Over a Persons, Body or Soul）。而且大多數人也不想要被灌輸這些，他們會說，No！這種過程本身也是學習和成長（This is the Way Learning is Done）。

毫無疑問，AI正在改變我們的生活。在沃茲尼亞克看來，我們必將在未來與AI同處（I've Had a Long Relationship with AI），但也要意識到它的局限性（AI Has Limits）。

• 當我寫下第一個程序時，我就在思考大腦與電腦之間的問題（I Started Thinking about Brain VS Computer in the First Program I Ever Wrote）。為什麼人類可以用電腦解決很多問題？這並非只是因為電腦的速度（Can't Solve It Just on Speed）。

• 由於人類思維的局限性（The Limitations of Totally a Human Mind），AI和機器學習很有意義（AI and Machine Learning Makes a lot of Sense）。比如，如何設計一根更好的電線或組件，很明顯，機器學習就是答案（Obviously, Machine Learning was the Answer to That），而神經網路幫了大忙（and Neural Networks were a Big Help）。

• 盡管AI的智力還無法比肩大腦，但它仍然是對我們最有幫助的（It Doesn』t Mean Its Intelligence Like a Brain, But It Can Still be the Most so Helpful We）。沒有它，我們就是過不下去（Without It, We Just Couldn't Get by），擁有之後，我們更無法將其舍棄（How Could We Ever Get by Without It After We Have It）。

• 我們必須理解，電腦並未像人類一樣生活（Computers Haven't Lived a Human Life）。AI會不斷學習，但人類的創造力是難以替代的（AI Had to Grow Over Time and Creativity is Hard to Replace）。

AI可以是「復仇者聯盟」中的超級計算機Jarvis，也可以是「終結者」中的Skynet。對於AI所帶來的爭議，沃茲尼亞克強調了「人」的重要性——作為一個「人」去思考（I Think Something As a Human Being）。

• AI讓設備可以自己思考並做出高水平的決定，它們將不斷成熟，而不斷成熟的技術不會對我們說，我們回到過去吧（It Keeps Growing and Growing Technology Never Says, Let's Go Back）。在很多人看來，這幾乎是 科技 正變得比人類更重要、且正在贏得這場競爭的開始（That Would Almost be the Start of Technology Becoming More Important than Humans and Winning the War）。

• 我們生活在人類的世界裡，我總覺得我們應該用人類的方式來思考問題（I'm Living in the Human World, I Always Felt We've Got to Think Things Out in the Human Ways）。我們所有的目標都是讓技術為人類服務，讓人類過上人類的生活（Let Humans Live a Human Life）。我們不能總順著技術想要的方式思考（The Way the Technology Wants It），我要站在人類這一邊（I Took the Side of Human's）。

• AI實際上是一種反射（The AI is Really a Reflection），其背後反映的是其創造者的價值觀（The Value System of the Creators）。我認為AI的價值在於幫助我們去實現人類的目標（I've Just Thought that AI is We Have a Goal that Helps Humans and I Can Use AI to Implement It），為了避免失去平衡（Get Out of Balance），我們應該構建某種審計或可信性機制（I Think There Should Always be Some Sort of Auditing or Credibility），保障軟體和演算法的透明度（Transparency），監管部門也應扮演更為重要的角色（I Think Government Has a Greater Role）。

依託「希壤」虛擬互動空間，DEF CON CHINA Party成為了第一次完全在VR世界中舉辦的DEF CON大會。對於VR和AR所構建出的虛擬空間，沃茲尼亞克也表達了他的期待（I'm Looking Forward to It Motions）。

• 我是Google Glass的粉絲，它是個新東西，一個新的模式（Overall），一個新平台（Platform）。VR也是這樣，當你進入VR的體驗時，你體會到的要比文字給予你的大得多。這是一種全新的感覺（It's the Feeling yah），而且相比之前，我認為我們現在正處在一個良好的發展軌道上（I Think We're on a Good Track isn't Going to be Sort of that Period）。

• 在疫情隔離的特殊時期（In These Covert Times），對於那些線上音樂會我已經感到疲倦（Maybe We Get These Concerts on Line and They Seem Kind of Dull）。但是，如果我能以VR的形式出現在那裡就太棒了（If I Could Just be in Sort of a VR Appearance There that Would be Great）。

• 盡管還面臨著版權保護、視覺效果等一系列問題，包括VR在內的新技術也有它的不確定性（It's Uncertain），但一個新的互聯網很可能出現在虛擬世界（How about a New Internet to Point Out Where an Internet too? But It Maybe the Virtual World）。當然，即便在那裡，我也還是需要一件隱身斗篷（A Cloak of Invisibility），保證它的安全和私密（Make It Secure and Private）。

• 我在想，在那個未來（I was Wondering in that Future），那個虛擬世界（Virtual World）或平行現實（Parallel Reality）的未來，你想要扮演什麼角色（What Role Would You Want to Play in It）。這將是一個數字世界（It's Going to be a Digital World），你的目標，也許是成為另一個自己，而不是由別人告訴你該成為一個怎樣的人（Not Just Have Somebody Tell Me How to I'd Love to be One Actually Out There）。

⑧ 網路安全未來發展怎麼樣

網路空間安全專業簡稱「網路安全專業」，主要以信息構建的各種空間領域為主要研究對象，包括網路空間的組成、形態、安全、管理等。該專業致力於培養「互聯網+」時代能夠支撐和引領國家網路空間安全領域的具有較強的工程實踐能力，系統掌握網路空間安全的基本理論和關鍵技術，能夠在網路空間安全產業以及其他國民經濟部門，從事各類網路空間相關的軟硬體開發、系統設計與分析、網路空間安全規劃管理等工作，具有強烈的社會責任感和使命感、寬廣的國際視野、勇於探索的創新精神和實踐能力的拔尖創新人才和行業高級工程人才。
網路安全專業是2015年新設立的專業，作為新興專業，網路安全專業網路安全專業就業前景怎麼樣？有哪些就業去向？
一、就業工作崗位眾多
網路安全專業畢業生就業的崗位較多，可以在計算機科學與技術、信息通信、電子商務、互聯網金融、電子政務等領域從事相關工作。也可以在在政府機關事業單位，銀行、保險、證券等金融機構，電信、傳媒等行業等從事信息安全產品的研發、信息系統安全分析與設計、信息安全技術咨詢服務、信息安全教育以及信息安全管理等工作。具體的工作職位除了信息安全工程師、信息安全咨詢師和系統安全管理員外，通過參加職業資格考試，獲得相應資格證書之後，可以擔任諸如通訊工程師、軟體開發工程師、軟體測試工程師、信息系統分析師等職務。
二、就業領域前景廣闊
十四五發展規劃建議明確提出建設網路強國，全面加強網路安全保障體系和能力建設，加強網路文明建設，發展積極健康的網路文化。這是國家從戰略高度把網路建設上升到了一個頂尖層面。隨著新一代信息技術的發展，網路將更加深入千家萬戶，融入到社會生活和經濟發展的各個方面。在未來，無論是在物聯網、人工智慧等新興領域還是在傳統計算機科學技術領域，網路安全是始終不可缺少的重要組成部分，在整個網路安全產業中佔有舉足輕重的地位。正是由於網路安全人才缺口很大，所以網路空間安全專業才會於2015年設立，並且設立之後，在一大批「雙一流」建設高校和其他重點院校建立了研究生專業研究方向。因此，網路安全專業的就業前景十分廣闊，是一個不折不扣的朝陽行業，也是為數不多的職業壽命很長的計算機類工種。
三、職業發展空間較大
從網路安全專業的主幹課程來看，包括程序設計與問題求解、數據結構與演算法、計算機網路、信息安全導論、密碼學、網路安全技術、計算機病毒與防範、操作系統課程設計、信息安全課程設計等內容。可見該網路安全專業的技術性很強，具有鮮明的專業特點，是一門能夠學到真正技術的工科類專業之一。因此，在職業發展上，網路安全專業除了就業崗位眾多之外，由於專業技術性較強，在工作單位將處於技術核心骨乾地位，職業發展空間很大。通過努力，可以從基層技術員上升到具有一定級別的技術管理人員。

⑨ 網路安全，如何化被動為主動

根據Gartner近年的調查，有97％的入侵行為發生在已經部署適當網路安全防護系統的公司，99%的攻擊行為是使用已知並存在多年的攻擊方式或者漏洞，95%穿透防火牆的入侵行為是因為誤配置造成。

盡管投入了大量資源進行網路安全建設，網路安全現實狀況卻並不樂觀。在日常網路安全運維中，更多是處於被動響應的模式和狀態，安全團隊陷入到每天海量的安全日誌告警裡面，而當安全事件真正發生的時候，危害已經造成。

如何化被動為主動

網路安全如何化被動為主動？想要跳出被動應對網路安全威脅的局面，安全團隊需要主動診斷和預判關鍵風險點，並提前處理。

安全團隊需要准確回答以下幾個基本的問題：

· 被保護的業務資產，存在哪些可以被攻擊者利用的漏洞？
· 現有的網路安全防禦系統是否有效？是否存在防護上的漏洞？
· 現有防禦能力能否應對日益增長的網路安全威脅？
· 被保護的業務資產面臨最緊迫的風險是什麼？

要有效解答上述難題，最直接主動的方法便是通過使用與攻擊者相同模擬攻擊模式進行測試和驗證，化被動為主動，領先黑客一步掌握自身業務資產所存在的可被攻擊利用漏洞、防護盲點，從而進行針對性地修復。

完成這點，需要安全團隊投入大量的時間、精力，對於很多需要兼顧開發與安全的技術團隊來說，這無疑讓原本就緊促的工作進程更難以推進，這種情況下，一款智能自動化的風險驗證工具便是「眾望所歸」。

Vackbot智能自動化風險驗證平台

墨雲科技的「VackBot智能自動化風險驗證平台」，是國內首個利用人工智慧技術模擬黑客入侵的平台，在授權情況下以安全的方式自動、連續、大規模的執行驗證入侵和模擬攻擊，幫助用戶挖掘可被利用的漏洞，快速驗證當前安全防護系統有效性。

VackBot能為用戶提供如下安全驗證服務：

1.自動化滲透測試服務： 自動對測試目標進行資產識別、攻擊面挖掘、漏洞驗證、模擬攻擊利用和風險取證、迭代攻擊，挖掘可被利用漏洞；
2.網路安全防護能力驗證服務： 基於MITRE ATT&CK框架，模擬各類APT攻擊，對網路進行入侵和攻擊模擬，以評估安全防護設施是否在按預期工作，是否能夠有效抵禦各種新的攻擊方法，精準定位安全防護漏洞；
3.常態化、持續的安全風險驗證： 對目標系統進行長期的、可由多類觸發事件自動喚醒的持續的漏洞檢查，及時發現暴露的安全風險，縮短風險暴露窗口；
4.深度檢測： 利用AI自主學習，通過自動化迭代攻擊，提供更全面的安全風險驗證，減少死角；
5.聚焦關鍵脆弱點： 為用戶提供漏洞修復的優先指引，提升漏洞修復效用。

VackBot智能自動化風險驗證服務，可准確挖掘業務資產上的可利用漏洞，實現從「黑客」視角分析評估企業的安全態勢，量化評估風險，識別和發現安全防護薄弱點，檢測網路安全防禦系統的防護有效性，領先攻擊者一步做好風險管理，在網路攻防對抗中化被動為主動，贏得先手。

了解更多關鍵信息，請關注墨雲安全，關注更智能的網路攻防。

⑩ 機器學習與人工智慧將應用於哪些安全領域

我的理解是這樣的：

1. 人工智慧：給機器賦予人類的智能，讓機器能夠像人類那樣獨立思考。當然，目前的人工智慧沒有發展到很高級的程度，這種智能與人類的大腦相比還是處於非常幼稚的階段，但目前我們可以讓計算機掌握一定的知識，更加智能化的幫助我們實現簡單或復雜的活動。

2. 2.機器學習。通俗的說就是讓機器自己去學習，然後通過學習到的知識來指導進一步的判斷。舉個最簡單的例子，我們訓練小狗狗接飛碟時，當小狗狗接到並送到主人手中時，主人會給一定的獎勵，否則會有懲罰。於是狗狗就漸漸學會了接飛碟。同樣的道理，我們用一堆的樣本數據來讓計算機進行運算，樣本數據可以是有類標簽的，並設計懲罰函數，通過不斷的迭代，機器就學會了怎樣進行分類，使得懲罰最小。然後用學習到的分類規則進行預測等活動。

3. 3.數據挖掘。數據挖掘是一門交叉性很強的學科，可以用到機器學習演算法以及傳統統計的方法，最終的目的是要從數據中挖掘到為我所用的知識，從而指導人們的活動。所以我認為數據挖掘的重點在於應用，用何種演算法並不是很重要，關鍵是能夠滿足實際應用背景。而機器學習則偏重於演算法本身的設計。

4. 4.模式識別。我覺得模式識別偏重於對信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數據方面的處理，如語音識別，人臉識別等，通過提取出相關的特徵，利用這些特徵來進行搜尋我們想要找的目標。

5. 比較喜歡這方面的東西，一點膚淺的認識，很高興與你交流。