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人工智能如何抵御黑客攻击,保障网络安全?

发 布:2017-7-19 16:05:36查 看:67

  过去5年间,计算能力的大幅进步触发了AI革命,谷歌母公司Alphabet、亚马逊、苹果、Facebook以及微软等科技巨头争先进入这个领域。

  柯洁与Alphago的一场“人机大战”,人工智能关注度达到了一个新的高峰。其实,人工智能的发展可以追述到六十几年前,但是因为技术的原因数次沉寂,直到深度学习的出现,人工智能才得以掀起热潮。
  深度学习,是当今人工智能大爆炸的核心驱动力,这一人工智能技术在几乎所有应用领域都掀起了跨越式发展,引发了史上最大的一次计算机科学的性能革命。随着深度学习技术的持续深入应用,它所构建的多层神经网络模型的参数空间已从百万级上升到百亿级,业内研究进展的速度已经从过去的年均数个百分点,上升到数月即可增长20%~30%。
  这场革命也引爆了媒体对人工智能的关注。“人工智能”、“机器学习”和“深度学习”等术语如今经常见诸报端,但也经常被媒体人误用、乱用。因此,在讲述人工智能如何在互联网安全领域大展身手之前,我们有必要先搞清楚各种术语究竟指的是什么及它们之间的关系。
人工智能为机器赋予人的智能
  “人工智能”(AI)是一切由人造机械运行的任何形式的智慧原则和方法的概括性总称。它是计算机科学的一个分支,企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
  如今,几乎所有产业领域里使用的所有软件,哪怕只是用基础代码进行基本操作的软件里,都或多或少有着人工智能的影子。
机器学习一种实现人工智能的方法
  “机器学习”是如今人工智能领域当中领先的细分领域,也是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。在这一技术中,机器无需人类下达完全精确的程序指令,即可自主学习。
深度学习一种实现机器学习的技术
  深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出,是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。同时,深度学习也是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。深度学习需要亿级甚至更庞大的数据源才能实现有效学习,数据源越丰富、学习效果就越好。
三者之间的关系
  今天我们就用最简单的方法——同心圆,可视化地展现出它们三者的关系和应用。


  五十年代,人工智能曾一度被极为看好。之后,人工智能的一些较小的子集发展了起来,先是机器学习,然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集。如今,深度学习造成了前所未有的巨大的影响。
传统机器学习的不足
  每天全球都会新增超过100万种恶意软件。随着恶意软件变得越来越复杂和隐蔽,加之很多高级恶意软件还能做到“来无影、去无踪”,抵御恶意软件的攻击也变得日渐困难起来。
  尽管互联网安全企业通过机器学习取得了潜在进步,但他们依然难以检测到那些利用了漏洞隐藏踪迹的高级恶意软件。
  在传统的机器学习过程中,人类需要首先将计算机文件从一个个0和1,转换成一长串各种特征(例如重要的API访问请求记录等),机器也只会学习列出来的这些特征。然而,尽管人类专家可以总结出成百上千种特征,但和原始文件里包含的信息相比还只是九牛一毛。通过对特征的表现方式进行巧妙调整,恶意软件还是能逃避安全监测。
深度学习优势明显
  过去数年间,深度学习在许多领域取得了成功,随着学习用的数据集规模变大,深度学习的效果也会显著改善。在上亿份恶意软件样本文件面前,传统机器学习总是会遭遇性能提升的瓶颈,但深度学习的效果只会越来越显著。
  一旦机器用上了深度学习,机器就可以抛开特征的限制,不论文件格式、大小、甚至操作系统适配性,直接对完整的文件内容进行学习、分析。所以,互联网安全领域中传统机器学习和深度学习效果的比较,证明了深度学习不仅检测恶意软件的准确率更高,误报比率还更低。在其他导入了深度学习的应用领域,同样的进步也在频繁上演。
  随着恶意软件开发者的手段逐渐升级,传统机器学习和深度学习之间恶意软件检测率的差距也将逐渐拉开。未来数年中,互联网安全公司将不得不依赖深度学习,才能有机会检测并抵御更加复杂的恶意软件攻击。

关键字:嘉兆科技、测试测量

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