ai如何提高網路安全

1. 淺談計算機人工智慧論文

近年來，隨著信息技術以及計算機技術的不斷發展，人工智慧在計算機中的應用也隨之加深，其被廣泛應用於計算機的各個領域。下面是我給大家推薦的淺談計算機人工智慧論文，希望大家喜歡!

淺談計算機人工智慧論文篇一

《計算機在人工智慧中的應用研究》

摘要：近年來，隨著信息技術以及計算機技術的不斷發展，人工智慧在計算機中的應用也隨之加深，其被廣泛應用於計算機的各個領域。本文針對計算機在人工智慧中的應用進行研究，闡述了人工智慧的理論概念，分析當前其應用於人工智慧所存在的問題，並介紹人工智慧在部分領域中的應用。

關鍵詞：計算機;人工智慧;應用研究

一、前言

人工智慧又稱機器智能，來自於1956年的Dartmouth學會，在這學會上人們最初提出了“人工智慧”這一詞。人工智慧作為一門綜合性的學科，其是在計算機科學、資訊理論、心理學、神經生理學以及語言學等多種學科的互相滲透下發展而成。在計算機的應用系統方面，人工智慧是專門研究如何製造智能系統或智能機器來模仿人類進行智能活動的能力，從而延伸人們的科學化智能。人工智慧是一門富有挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學與哲學。人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是其應用分支之一。數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言及思維領域，人工智慧學科須借用數學工具。數學在標准邏輯及模糊數學等范圍發揮作用，其進入人工智慧學科，兩者將互相促進且快速發展。

二、人工智慧應用於計算機中存在的問題

(一)計算機語言理解的弱點。當前，計算機尚未能確切的理解語言的復雜性。然而，正處於初步研製階段的計算機語言翻譯器，對於演算法上的規范句子，已能顯示出極高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未獲得明顯成就。我們所獲取的信息多來自於上下文的關系以及自身掌握的知識。人們在日常生活中的個人見解、社會見解以及文化見解給句子附加的意義帶來很大影響。

(二)模式識別的疑惑。採用計算機進行研究及開展模式識別，在一定程度上雖取得良好效果，有些已作為產品進行實際應用，但其理論以及方法和人的感官識別機制決然不同。人的形象思維能力以及識別手段，即使是計算機中最先進的識別系統也無法達到。此外，在現實社會中，生活作為一項結構寬松的任務，普通的家畜均能輕易對付，但機器卻無法做到，這並不意味著其永久不會，而是暫時的。

三、人工智慧在部分領域中的應用

伴隨著AI技術的快速發展，當今時代的各種信息技術發展均與人工智慧技術密切相關，這意味著人工智慧已廣泛應用於計算機的各個領域，以下是筆者對於人工智慧應用於計算機的部分領域進行闡述。具體情況如下。

(一)人工智慧進行符號計算。科學計算作為計算機的一種重要用途，可分為兩大類別。第一是純數值的計算，如求函數值。其次是符號的計算，亦稱代數運算，是一種智能的快速的計算，處理的內容均為符號。符號可代表實數、整數、復數以及有理數，或者代表集合、函數以及多項式等。隨著人工智慧的不斷發展以及計算機的逐漸普及，多種功能的計算機代數系統軟體相繼出現，如Maple或Mathematic。由於這些軟體均用C語言寫成，因此，其可在多數的計算機上使用。

(二)人工智慧用於模式識別。模式識別即計算機通過數學的技術方法對模式的判讀及自動處理進行研究。計算機模式識別的實現，是研發智能機器的突破點，其使人類深度的認識自身智能。其識別特點為准確、快速以及高效。計算機的模式識別過程相似於人類的學習過程，如語音識別。語音識別即為使計算機聽懂人說

的話而進行自動翻譯，如七國語言的口語自動翻譯系統。該系統的實現使人們出國時在購買機票、預定旅館及兌換外幣等方面，只需通過國際互聯網及電話網路，即可用電話或手機與“老外”進行對話。

(三)人工智慧計算機網路安全中的應用。當前，在計算機的網路安全管理中常見的技術主要有入侵檢測技術以及防火牆技術。防火牆作為計算機網路安全的設備之一，其在計算機的網路安全管理方面發揮重要作用。以往的防火牆尚未有檢測加密Web流量的功能，原因在於其未能見到加密的SSL流中的數據，無法快速的獲取SSL流中的數據且未能對其進行解密。因而，以往的防火牆無法有效的阻止應用程序的攻擊。此外，一般的應用程序進行加密後，可輕易的躲避以往防火牆的檢測。因此，由於以往的防火牆無法對應用數據流進行完整的監控，使其難以預防新型攻擊。新型的防火牆是通過利用統計、概率以及決策的智能方法以識別數據，達到訪問受到許可權的目地。然而此方法大多數是從人工智慧的學科中採取，因此，被命名為“智能防火牆”。

(四)人工智慧應用於計算機網路系統的故障診斷。人工神經網路作為一種信息處理系統，是通過人類的認知過程以及模擬人腦的組織結構而成。1943年時，人工神經網路首次被人提出並得到快速發展，其成為了人工智慧技術的另一個分支。人工神經網路通過自身的優點，如聯想記憶、自適應以及並列分布處理等，在智能故障診斷中受到廣泛關注，並且發揮極大的潛力，為智能故障診斷的探索開辟新的道路。人工神經網路的診斷方法異於專家系統的診斷方法，其通過現場眾多的標准樣本進行學習及訓練，加強調整人工神經網路中的閥值與連接權，使從中獲取的知識隱藏分布於整個網路，以達到人工神經網路的模式記憶目的。因此，人工神經網路具備較強的知識捕捉能力，能有效處理異常數據，彌補專家系統方法的缺陷。

四、結束語

總而言之，人工智慧作為計算機技術的潮流，其研究的理論及發現決定了計算機技術的發展前景。現今，多數人工智慧的研究成果已滲入到人們的日常生活。因此，我們應加強人工智慧技術的研究及開發，只有對其應用於各領域中存在的問題進行全面分析，並對此採取相應措施，使其順利發展。人工智慧技術的發展將給人們的生活、學習以及工作帶來極大的影響。

參考文獻：

[1]楊英.智能型計算機輔助教學系統的實現與研究[J].電腦知識與技術,2009,9

[2]毛毅.人工智慧研究熱點及其發展方向[J].技術與市場,2008,3

[3]李德毅.網路時代人工智慧研究與發展[J].智能系統學報,2009,1

[4]陳步英,馮紅.人工智慧的應用研究[J].邢台職業技術學院學報,2008,1

2. 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。
   

3. 關於智能計算機的論文

智能計算機迄今未有公認的定義。在工具書中的解釋為能存儲大量信息和知識，會推理(包括演繹與歸納)，具有學習功能，是現代計算技術、通信技術、人工智慧和仿生學的有機結合，供知識處理用的一種工具。下面是我為大家整理的關於智能計算機的論文，希望大家喜歡!

關於智能計算機的論文篇一

《計算機在人工智慧中的應用研究》

摘要：近年來，隨著信息技術以及計算機技術的不斷發展，人工智慧在計算機中的應用也隨之加深，其被廣泛應用於計算機的各個領域。本文針對計算機在人工智慧中的應用進行研究，闡述了人工智慧的理論概念，分析當前其應用於人工智慧所存在的問題，並介紹人工智慧在部分領域中的應用。

關鍵詞：計算機;人工智慧;應用研究

一、前言

人工智慧又稱機器智能，來自於1956年的Dartmouth學會，在這學會上人們最初提出了“人工智慧”這一詞。人工智慧作為一門綜合性的學科，其是在計算機科學、資訊理論、心理學、神經生理學以及語言學等多種學科的互相滲透下發展而成。在計算機的應用系統方面，人工智慧是專門研究如何製造智能系統或智能機器來模仿人類進行智能活動的能力，從而延伸人們的科學化智能。人工智慧是一門富有挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學與哲學。人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是其應用分支之一。數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言及思維領域，人工智慧學科須借用數學工具。數學在標准邏輯及模糊數學等范圍發揮作用，其進入人工智慧學科，兩者將互相促進且快速發展。

二、人工智慧應用於計算機中存在的問題

(一)計算機語言理解的弱點。當前，計算機尚未能確切的理解語言的復雜性。然而，正處於初步研製階段的計算機語言翻譯器，對於演算法上的規范句子，已能顯示出極高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未獲得明顯成就。我們所獲取的信息多來自於上下文的關系以及自身掌握的知識。人們在日常生活中的個人見解、社會見解以及文化見解給句子附加的意義帶來很大影響。

(二)模式識別的疑惑。採用計算機進行研究及開展模式識別，在一定程度上雖取得良好效果，有些已作為產品進行實際應用，但其理論以及方法和人的感官識別機制決然不同。人的形象思維能力以及識別手段，即使是計算機中最先進的識別系統也無法達到。此外，在現實社會中，生活作為一項結構寬松的任務，普通的家畜均能輕易對付，但機器卻無法做到，這並不意味著其永久不會，而是暫時的。

三、人工智慧在部分領域中的應用

伴隨著AI技術的快速發展，當今時代的各種信息技術發展均與人工智慧技術密切相關，這意味著人工智慧已廣泛應用於計算機的各個領域，以下是筆者對於人工智慧應用於計算機的部分領域進行闡述。具體情況如下。

(一)人工智慧進行符號計算。科學計算作為計算機的一種重要用途，可分為兩大類別。第一是純數值的計算，如求函數值。其次是符號的計算，亦稱代數運算，是一種智能的快速的計算，處理的內容均為符號。符號可代表實數、整數、復數以及有理數，或者代表集合、函數以及多項式等。隨著人工智慧的不斷發展以及計算機的逐漸普及，多種功能的計算機代數系統軟體相繼出現，如Maple或Mathematic。由於這些軟體均用C語言寫成，因此，其可在多數的計算機上使用。

(二)人工智慧用於模式識別。模式識別即計算機通過數學的技術方法對模式的判讀及自動處理進行研究。計算機模式識別的實現，是研發智能機器的突破點，其使人類深度的認識自身智能。其識別特點為准確、快速以及高效。計算機的模式識別過程相似於人類的學習過程，如語音識別。語音識別即為使計算機聽懂人說

的話而進行自動翻譯，如七國 語言的口語自動翻譯系統。該系統的實現使人們出國時在購買機票、預定旅館及兌換外幣等方面，只需通過國際互聯網及電話 網路，即可用電話或手機與“老外”進行對話。

(三)人工智慧 計算機網路安全中的 應用。當前，在計算機的網路安全 管理中常見的技術主要有入侵檢測技術以及防火牆技術。防火牆作為計算機網路安全的設備之一，其在計算機的網路安全管理方面發揮重要作用。以往的防火牆尚未有檢 測加密Web流量的功能，原因在於其未能見到加密的SSL流中的數據，無法快速的獲取SSL流中的數據且未能對其進行解密。因而，以往的防火牆無法有效的阻止應用程序的攻擊。此外，一般的應用程序進行加密後，可輕易的躲避以往防火牆的檢測。因此，由於以往的防火牆無法對應用數據流進行完整的監控，使其難以預防新型攻擊。新型的防火牆是通過利用 統計、概率以及決策的智能方法以識別數據，達到訪問受到許可權的目地。然而此方法大多數是從人工智慧的學科中採取，因此，被命名為“智能防火牆”。

(四)人工智慧應用於計算機網路系統的故障診斷。人工神經網路作為一種信息處理系統，是通過人類的認知過程以及模擬人腦的 組織結構而成。1943年時，人工神經網路首次被人提出並得到快速 發展，其成為了人工智慧技術的另一個分支。人工神經網路通過自身的優點，如聯想記憶、自適應以及並列分布處理等，在智能故障診斷中受到廣泛關注，並且發揮極大的潛力，為智能故障診斷的探索開辟新的道路。人工神經網路的診斷方法異於專家系統的診斷方法，其通過現場眾多的標准樣本進行學習及訓練，加強調整人工神經網路中的閥值與連接權，使從中獲取的知識隱藏分布於整個網路，以達到人工神經網路的模式記憶目的。因此，人工神經網路具備較強的知識捕捉能力，能有效處理異常數據，彌補專家系統方法的缺陷。

四、結束語

總而言之，人工智慧作為計算機技術的潮流，其研究的理論及發現決定了計算機技術的發展前景。現今，多數人工智慧的研究成果已滲入到人們的日常生活。因此，我們應加強人工智慧技術的研究及開發，只有對其應用於各領域中存在的問題進行全面分析，並對此採取相應措施，使其順利發展。人工智慧技術的發展將給人們的生活、學習以及 工作帶來極大的影響。

參考文獻：

[1]楊英.智能型計算機輔助教學系統的實現與研究[J].電腦知識與技術,2009,9

[2]毛毅.人工智慧研究 熱點及其發展方向[J].技術與市場,2008,3

[3]李德毅.網路時代人工智慧研究與發展[J].智能系統學報,2009,1

[4]陳步英,馮紅.人工智慧的應用研究[J].邢台 職業技術學院學報,2008,1

關於智能計算機的論文篇二

《基於智能計算的計算機網路可靠性分析》

摘 要：當今社會是一個信息化社會，網路化應用已經遍及生產、生活、科研等各個領域，計算機網路化已經成為一種趨勢，計算機網路的可靠性研究也越來越得到計算機業界的廣泛重視。本文主要論述了智能粒度計算分割理論方法，採用動態數組分層實現計算機網路系統最小路集運算，闡述了計算機網路系統可靠性分析的手段。

關鍵詞：智能演算法;計算機網路;可靠性分析

1 影響計算機網路可靠性的因素

1.1 用戶設備。用戶設備是提供給用戶使用的終端設備，其功能是否可靠深刻影響著用戶的使用感受，而且還會對計算機網路的可靠性產生重要影響。確保用戶終端在使用過程中的可靠性是計算機網路運行過程中日常維護的重要組成部分，用戶終端的交互能力越高，其網路就越可靠。

1.2 傳輸交換設備。傳輸設備包括了傳輸線路和傳輸設備，在實踐中，如果是由於傳輸線路原因造成的計算機網路故障，一般是比較難以發覺的，有時候為了找出這一故障原因所在，所需要耗費的工作量是比較大的。所以，在安裝傳輸設備的時候要採用標准化的通信線路和布線系統，而且要充分考慮到冗餘和容錯能力，以最大程度保障網路的可靠性。在條件允許的情況下，最好採用雙成線布線方式，以便在出現故障的時候可以切換網路線路。

1.3 網路管理。在一些比較大型的網路設備結構中，所使用的網路產品和設備都是不同的生產廠商生產的，規模比較大，結構也相對比較復雜。提高計算機網路的可靠性，可以保證信息傳輸具備完整性、降低信息丟失的發生率、減少故障及誤碼的發生率。提高計算機網路的可靠性需要採用先進的網路管理技術對運行中的網路參數進行實時採集，並排除存在的故障。

1.4 網路拓撲結構。網路拓撲結構是指採用傳輸介質將各種設備相互連接布局起來，主要體現在網路設備間在物理上的相互連接。計算機網路拓撲結構關繫到整個網路的規劃結構，是關繫到計算機網路可靠性的重要決定因素之一。網路拓撲結構的性能主要受到網路技術、網路規模、用戶分布和傳輸介質等因素的影響。隨著人們對網路性能要求的提高，現在計算機網路拓撲結構需要滿足更多的要求，比如容錯直徑、寬直徑、限制連通度、限制容錯直徑等等。這些參數更加能夠精確的衡量計算機網路的可靠性和容錯性，以實現計算機網路規劃的科學性和可靠性。

2 基於智能計算的網路可靠性分析

2.1 基於智能計算的網路可靠性概念。計算機網路系統的組成部分包括了節點和連接節點的弧，節點又可以分為輸入節點(只有輸出弧但沒有節點屬於輸入弧的)、輸出節點(只有輸入弧而沒有輸出弧的節點)和中間節點(非輸入、輸出節點);網路又可以分為有向網路(全部都是由有向弧組成的網路)、無向網路(全部由無向弧組成的網路)以及混合網路(包含了有向弧和無向弧)。在一些結構比較復雜的網路系統中，為了能夠准確分析系統的可靠性，一般會用網路圖來表示。在分析網路可靠性的時候，我們通常會做這樣的簡化：系統或弧只存在正常和故障兩種狀態;無向弧不同方向都有相同的可靠度;任何一條弧發生故障都不會影響到其他弧的正常使用。

2.2 網路系統最小路集的節點遍歷法。求網路系統最小路集的方法一般有以下三種方法：其一，鄰接矩陣又叫聯絡矩陣法，其原理就是對一個矩陣進行乘法和多次乘法運算，這種方法比較適合節點不多的網路進行手算操作，但在節點數非常多的時候就不太適合了，因為那樣運算量會很大，對計算機的容量要求也很高，運算時間也很長，不太適合這種方法;其二，布爾行列式法，該種方法類似於求矩陣行列式，這種方法比較容易理解，操作簡便，可以用手工處理，但是在節點比較多的網路中的應用就比較繁瑣;其三，節點遍歷法以其條理清晰、能夠求解多節點數的復雜網路而被廣泛使用，但是該方法判斷條件較多，在考慮欠周全的時候容易出現差錯。求網路系統最小路集的基本方法是：從輸入節點I開始逐個點遍歷，一直到輸出點L，直到找到所有的最小路集為止，在這個過程中需要作出以下幾個判斷：判斷當前節點是否有跟之前的節點重復;判斷是否有找到最小路集;判斷是否已經完成所有最小路集的尋找。

2.3 基於智能粒度計算分割的計算機網路系統最小路集運算。粒是論域上的一簇點，而這些點往往難以被區別、接近，或者是跟某種功能結合在一起，而粒計算是蓋住許多具體領域的問題求解方法的一把大傘，具體表現為區間分析、分治法、粗糙集理論。基於智能粒度計算改進節點遍歷法的計算機網路系統最小路集運算方法一般作如下操作：首先是將傳統網路系統最小路集節點遍歷計算方法中的二維數組用一維表示出來，容易表示為n-1，這是因為n節點的網路系統最小路集的最大路長小於或等於n-1，即是啟用一維動態數組，從輸入節點到輸出節點，逐個節點遍歷，並將結果存放在一維數組中，當找到最小路集之後，就可以將結果寫入到硬碟的文件中，再繼續尋找下一個最小路集，找到後寫入硬碟文件，依次類推下去直到找到所有的最小路集，釋放一維動態數組;其次，將融入到運算中的數組以動態的方式參與到運算中去，完成運算功能後就立即釋放掉，這樣就可以節省內存空間，提高整體的運算速度;再者，根據節點表示的最小路集文件，將其轉變成用弧表示的最小路集，並儲存起來以便於後續的相關計算;最後，利用智能粒度計算分割對象理論方法，採用動態數組分層實現，從而實現對計算機網路系統的可靠性分析。

3 計算機網路可靠性的實現

3.1 計算機網路層次、體系結構設計。可靠的計算機網路除了要配套先進的網路設備，且其網路層次結構和體系結構也要具備先進性，科學合理的網路層次和體系結構設計可以將網路設備的性能充分的發揮出來。網路層次設計就是要將分布式的網路服務隨著網路吞吐量的增多而搭建起規模化的高速網路分層設計模型。網路的模塊化層次設計可以隨著日後網路節點的增加，網路容量不斷的增大，以加大確定性，方便日常的操作性。

3.2 計算機網路的容錯能力實現。容錯性設計的指導原則是“並行主幹、雙網路中心”，其具體設計為：其一，將用戶終端設備和伺服器同時連接到計算機網路中心，一般需要通過並行計算機網路和冗餘計算機網路中心的方法來實行;其二，將廣域網范圍內的數據鏈路和路由器相互連接起來，以確保任何一數據鏈路的故障不會對局部網路用戶產生影響;其三，盡量使用熱插熱拔功能的網路設備，這樣不但可以使得組網方式靈活，還可以在不切斷電源的情況下及時更換故障模塊，從而提高計算機網路長時間工作的能力;最後，採用多處理器和特別設計的具有容錯能力的系統來操作網路管理軟體實現容錯的目的。

3.3 採用冗餘措施。提高計算機網路系統的容錯性是提高計算機網路可靠性的最有效方法，計算機網路的容錯性設計就是尋找常見的故障，這可以通過冗餘措施來加強，以最大限度縮短故障的持續時間，避免計算機網路出現數據丟失、出錯、甚至癱瘓現象，比如冗餘用戶到計算機網路中心的數據鏈路。

4 結束語

研究計算機網路系統的可靠性對解決問題有著重要的意義，所以研究其可靠性是很有必要的，但從理論方法上看還需要進一步深入探討。隨著計算機網路系統的應用遍及各個角落，其可靠性分析已經越來越備受業界的關注。網路可靠性分析的手段要本著理論服務於實踐的宗旨，將可靠性分析理論應用到實際生產中，使計算機網路的建設更加的科學、合理。

參考文獻：

[1]劉君.計算機網路可靠性優化設計問題的研究[J].中國科技信息，2011(18)：29.

[2]鄧志平.淺談計算機網路可靠性優化設計[J].科技廣場，2010(10)：52.

[3]高飛.基於網路狀態之間關系的網路可靠性分析[J].通信網路，2012(25)：19.

4. 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！

5. 英國大牛最新研究：AI一秒幹掉網路攻擊，清除一個惡意軟體需要多久

英國大牛最新研究：AI一秒幹掉網路攻擊，清除一個惡意軟體需要多久？0.3秒非常快了，生活中清除惡意軟體是需要看情況的。

因為Android平台的應用開發模式所決定，相對於傳統PC終端，惡意應用的變種多為發布者自行開發並傳播，變種周期較長，而因為Android應用很容易進行反向工程，惡意代碼很容易被重新編譯打包後形成變種再次發布，所以惡意應用的變種更加容易，從而造成變種頻繁，周期很短。因此對於移動終端的惡意應用防治，如何有效的解決惡意應用的變種識別顯得尤為重要。

6. 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。

7. 最新研究表示AI一秒內幹掉網路攻擊，這一研究說明了什麼

5月27日，最新消息，根據英國卡迪夫大學的研究表明，他們通過自創一種專門針對網路打擊和計算機搜索的Ai進行實驗，在面對一般計算機和網路的時候，卡迪夫大學研發的AI可以在一秒鍾之內幹掉侵入的病毒，並且文件的保持率高達百分之92，平均每0.03秒解決一個病毒，可以說這個研究讓我們很多人都感到驚訝，能夠如何快速的解決病毒危機是非常難得的，那麼這個研究說明了什麼問題呢？

第一、說明了AI的研究越來越發達，對於AI的應用越來越普及

我們先來看一下到底什麼是AI。

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。——網路

作為一門將人的智能和現在我們的技術結合的科學研究，它的發展之路已經越來越受到重視。從1956年人工智慧的開始，最近30年人工智慧越來越發展快速，並且被認為是21世紀三大尖端技術。而在20世紀90年代，計算機AI深藍成功擊敗國際象棋大師就引起了我們的注意。而現在，AI以及運用到了面對網路攻擊的程度。可以說我們對於AI的應用越來越普及了。

希望網路攻擊早日被消滅掉！