人工智慧在安全領域
1. 人工智慧的主要應用領域有哪些
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。
2. 人工智慧技術在安全方面將會面臨哪些挑戰
據報道，馬斯克（EION Musk）致力於推進人工智慧領域的工作，但他也認為人工智慧在將來對人類構成威脅的概率很高，在接受采訪時，這位科技名人聲稱，我們確保人工智慧安全的概率僅有5％到10％。
分析人士表示，雖然機器人暴動目前看起來還是科幻小說中存在的情形，但人工智慧目前所取得的進步使它們看起來代表了未來的發展方向，必須考慮通過未來的監管來確保人工智慧的安全。
3. 人工智慧十大領域
近日，第二抄屆世界人工智慧大會（WAIC）在上海開幕。開幕式上，國家新一代人工智慧開放創新平台成立，這一平台囊括了華為、中國平安、京東、小米等十大創新企業代表，涵蓋領域涉及視覺計算、營銷智能、基礎軟硬體、普惠金融、視頻感知、智能供應鏈、圖像感知、安全大腦、智慧教育、智能家居十大方面。
人工智慧作為引領未來的戰略性技術，世界主要大國都高度重視，紛紛制定人工智慧發展戰略，力爭搶占該領域的制高點。也就是說，在未來的國際競爭中，誰掌握了人工智慧技術，誰在人工智慧方面具有優勢，誰就在市場競爭中占據有利位置，誰就能取得發展的優勢和勝勢。因此，重視和發展人工智慧，已經是大勢所趨，也是時代潮流。
4. 人工智慧涉及的領域有哪些
1、市場營銷
隨著AI的不斷發展，在不久的將來，網路上的消費者可能會通過拍張照片來購買產品。像CamFind這樣的公司及其競爭對手已經在嘗試這種方法。
2、銀行業
許多銀行已經採用基於AI系統來提供客戶支持並檢測異常情況和信用卡欺詐。HDFC銀行就是一個例子。使用AI預防欺詐並不是一個新概念。實際上，人工智慧解決方案可用於增強零售和金融等多個業務部門的安全性。
萬事達卡和RBS WorldPay等公司多年來一直依靠AI和深度學習來檢測欺詐幸福易模式並防止卡欺詐。這節省了數百萬美元。
3、金融業
風險投資一直依靠計算機和數據科學家來確定市場的未來模式。交易主要取決於准確預測未來的能力。
AI之所以出色，是因為它們可以在短時間內處理大量數據。AI還可以學習觀察過去數據中的模式，並預測這些模式將來可能會重復。在超高頻交易時代，金融機構正在轉向使用AI來改善其股票交易性能並提高利潤。
日本領先的經紀公司野村證券就是這樣的組織。該公司一直不情願追求一個目標，即藉助計算機來分析經驗豐富的股票交易員的見解。經過多年的研究，野村證券將推出一種新的股票交易系統。
新系統在其計算機中存儲了大量的價格和交易數據。通過利用此信息庫，它將進行評估。例如，它可以確定當前市場狀況與兩周前的狀況相似，並預測股價在幾分鍾內將如何變化。這將有助於根據預測的市場價格做出更好的交易決策。
4、農業
氣候變化，人口增長和糧食安全等問題促使該行業尋求更多創新方法來提高農作物產量。組織正在使用自動化和機器人技術來幫助農民找到更有效的方法來保護農作物免受雜草侵害。
Blue River技術公司開發了一種名為See&Spray的機器人，該機器人使用諸如對象檢測之類的計算機視覺技術來監控除草劑並將其精確噴灑到棉花上。精確噴霧可以幫助防止對除草劑的抵抗。
除此之外，位於柏林的農業科技初創企業PEAT開發了一個名為Plantix的應用程序，該應用程序可通過圖像識別土壤中潛在的缺陷和營養缺乏症。
圖像識別應用通過用戶的智能手機相機捕獲的圖像識別可能的缺陷。然後為用戶提供土壤修復技術，技巧和其他可能的解決方案。該公司聲稱其軟體可以實現模式檢測，估計精度高達95%。
5、醫療行業
在挽救生命方面，許多組織和醫療中心都依賴AI。醫療保健中的AI如何幫助世界各地的患者有很多例子。
一家名為Cambio Health Care的組織開發了用於預防中風的臨床決策支持系統，該系統可以在有患者患中暑的風險時向醫生發出警告。
另一個此類示例是Coala Life，該公司擁有可以查找心臟病的數字化設備。同樣，Aifloo正在開發一個系統來跟蹤人們在養老院，家庭護理等方面的表現。醫療保健中AI的最好之處在於，您甚至不需要開發新葯。通過正確使用現有葯物，您還可以挽救生命。
5. 人工智慧在軍事領域發展如何
直到今天人工智慧才開始在軍事應用領域受到高度關注，才有了更好的發展。縱觀人類軍事史，我們發現，在新的技術突破與軍事應用之間往往存在一個時間差，這主要受制於科技創新的成熟度與應用對象的接受度，人工智慧技術也是如此。
近年來，以軍用無人機為代表的智能武器系統獲得了長足的發展，日漸成為戰場上一支不可忽視的重要力量。許多人還記得，2015年4月，美軍一架X-47B驗證機與一架K-707加油機會合，成功地完成了自主空中加油，開創了無人駕駛飛機自主實現空中加油的新紀元。
石海明指出：「目前，在軍用無人機及大數據信息處理等方面，人工智慧的應用有明顯的進展，有可能替代人類的部分工作。就未來而言，伴隨著仿腦晶元、人機交互技術、腦機介面技術等領域的突破，可能會帶來真正的革命性進展。」
「但我們必須注意到，其實人工智慧技術並不是一種單純的傳統技術，它事實上是一種『群技術』，有泛在性、賦能性及抵消性三個主要特徵。這些使其區別於其他技術的特徵，使它在某些方面的應用呈現出較好的前景。比如，在小衛星快速發射組網技術、無人機蜂群技術及智能化系統監測技術等領域。」石海明表示。
X-47B驗證機與K-707空中加油機進行自主空中加油試驗
軍事觀察
石海明認為：「著眼未來，人工智慧對未來軍事的革命性影響主要體現在三個方面，即逆轉『攻易防難』態勢，重構『全域作戰』空間及引發『戰爭倫理』困境。作為一個橋梁，人工智慧將在加快軍事體系智能化的同時，在遙遠的未來，也許會像一些科幻電影中描繪的那樣，使後人類戰爭從科幻變成現實。目前，已經出現了一些趨勢性端倪。」
實際上，在如《終結者》《黑客帝國》《我，機器人》等經典科幻電影中，人工智慧往往作為反面角色出現，並在很大程度上給人類帶來極大危害。已經有各界人士表達了類似擔憂。特斯拉、SpaceX首席執行官埃隆·馬斯克在最近一次發言中表示，防止人工智慧毀滅人類的可能性只有5%—10%。而此前，著名天體物理學家霍金也指出，人工智慧應該在符合倫理道德和安全措施要求的情況下開發，因為脫離人類控制之下的機器很難被阻止住。
「確實，對人工智慧的軍事應用，還有一些誤解或核心問題需要深入認真研究。比如，人工智慧是否會超越人類？人工智慧何時取代人類？人工智慧是否會威脅人類的生存？……」石海明表示，「這些所謂的『困惑』經常被公眾、媒體及哲學愛好者等拿來『深思』，這有一定的益處，也是必須的。同時我們也要看到，目前擔心人工智慧超越人類還比較遙遠。人工智慧最早的開山鼻祖之一的明斯基就說過這樣一句話，『智能的訣竅就是沒有訣竅』，用科學的手段揭開智能的秘密，還有很長的路要走。所以，人工智慧脫離人類控制，目前主要討論的還是從科技倫理角度而不是現實威脅角度而言的。」
6. 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：
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.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.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.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。
比較喜歡這方面的東西，一點膚淺的認識，很高興與你交流。
7. 人工智慧的威脅有哪些
公眾已經開始將人工智慧視為科學技術的第四次革命，盡管科學技術對此感到興奮，但政治和哲學等人文學科卻對此感到擔憂。一方面，人類認知的核心——思考能力可能會隨著對互聯網的依賴而惡化。另一方面，隨著人工智慧技術的不斷發展，未來機器人可能會無視道德、倫理和哲學規范。
作為歷史學家和特邀政治家，亨利·A·基辛格長期關注阿爾法家族的發展。亨利·a·基辛格(Henry A. Kissinger)擔心AlphaGo的出現。人工智慧在未來會對人類的認知能力產生什麼影響?2018年6月發表的一篇文章提出了人工智慧可能引發的四個安全問題。
1、人工智慧的威脅——人工智慧可能會給人類帶來意想不到的後果。
人工智慧可能無法正確理解人類指令的具體語境，從而導致人工智慧系統的運行偏離設計者的意圖，甚至造成災難。
2、人工智慧的威脅——人工智慧可能會改變人類的思維和價值觀。
AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍所用的策略是史無前例的。在學習圍棋的過程中，人工智慧的思維方式完全不同於人類的思維方式，改變了圍棋的本質和人類傳統的思維範式。
3、人工智慧的威脅——人工智慧可以實現既定目標，但無法解釋這一過程背後的原理。
如果人工智慧的計算能力繼續快速發展，它可能很快就能以略微或完全不同於人類的方式優化場景。那麼人工智慧能夠證明它的場景優化在人類能夠理解的方面更好嗎?如果人類意識不能以自己能夠理解的方式來解釋世界，它自身會發生什麼?
4、人工智慧的威脅——人工智慧可能不是一個恰當的詞
以前，智能機器人能夠在人類認知能力的參與下解決問題。現在，人工智慧可以用一種人類從未想過、從未採用過的“思維方式”來解決問題。例如，AlphaZero不需要注入人類游戲數據，僅通過幾個小時的自我游戲訓練，就達到了國際象棋大師的水平。Henry A. Kissinger, Eric Schmidt, Daniel Huttenlocher於2019年8月聯合發表文章，表示人工智慧的革命勢不可擋。三位作者對此持樂觀態度，努力理解人工智慧及其後果，並積極應對。把機器可以幫助指導自身的發展,更好地提高自己解決問題的切入點,旨在討論並提出了一些關於“人工智慧將改變人類的認知真理和現實”應對不可避免的問題:建立一個新的“道德”人工智慧領域;拒絕回答哲學問題的數字助理程序;人類需要進行高風險的模式識別。
以上就是《人工智慧的威脅是什麼?難道人類要遭遇滅頂之災?》，目前，人工智慧技術在網路安全領域的應用需求旺盛，技術優勢突出，產業發展勢頭良好。然而，與人工智慧相關的核心演算法和技術還不成熟，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。
8. 人工智慧會是安全技術的下一個前沿領域嗎
這聽起來像是科幻小說中的東西，實際是基於計算機的系統，能夠學習行為模式，預測物質世界和虛擬世界裡可能發生的事件。畢竟，只要提到「人工智慧」，人們通常聯想到具有自我意識、摧毀人性的機器。盡管一些人也許不認同這樣一種觀點：利用人工智慧的安全系統肯定會取得成果。但是，實際上，人工智慧已經用於許多應用程序了。中科智谷依託中科院自動化所，對接國際、國內人工智慧方面的一流資源，也會發展人工智慧安全技術。
9. 機器學習與人工智慧將應用於哪些安全領域
機器學習正在不斷加的加快前進的步伐，是時候來探討這個問題了。人工智慧真的能在未來對抗網路攻擊，自主地保護我們的系統嗎？
如今，越來越多的網路攻擊者通過自動化技術發起網路攻擊，而受到攻擊的企業或組織卻仍在使用人力來匯總內部安全發現，再結合外部威脅信息進行對比。利用這種傳統的方式部署的入侵檢測系統往往需要花費數周，甚至幾個月的時間，然而就在安全人員修復的這段時間內，攻擊者依然能夠利用漏洞侵入系統，肆意掠奪數據。為了應對這些挑戰，一些先行者開始利用人工智慧來完成日常的網路風險管理操作。
根據Verizon Data Breach的報告，超過70%的攻擊是通過發現補丁利用已知漏洞完成的。同時，調查結果表明，一個黑客可以在漏洞公布出來的幾分鍾內利用該漏洞嘗試入侵。修復速度的重要性可見一斑。然而，由於安全專業人員的短缺再加上大數據集需要在安全的狀態下處理，因此漏洞補救措施無法跟上網路攻擊者並不奇怪。
近期，工業調查表明組織機構平均需要146天的時間才能修復致命漏洞。這些發現無疑給我們敲響了警鍾，重新思考現有的企業安全勢在必行。
攻擊者長期利用機器和自動化技術來簡化操作。那我們又未嘗不可？
2016年，業界開始將人工智慧和機器學習視為聖杯，提高了組織機構的檢測和響應能力。 利用反復學習數據的方式得到的演算法，來保證發現威脅，而這個過程不需要操作者考慮「要找什麼東西」的問題。最終，人工智慧能夠在三個特定事件中幫助人類自動化解決問題。
大數據識別威脅
當出現網路安全這一概念的時候，所有的組織機構就面臨了一個難題。
在過去，關注網路和終端的保護就可以了，而如今應用程序，雲服務和移動設備（例如平板電腦，手機，藍牙設備和智能手錶）的加入，使得組織機構的發展這些項目的同時，必須針對它們做好足夠的防禦。然而需要防禦的攻擊面在不斷擴大，在將來會變得更大。
這種「更廣泛和更深層」的攻擊面只會增加如何管理組織中無數IT和安全工具生成的數據的數量，速度和復雜性等現有問題。分析、歸一化、優先處理被攻破的系統顯得尤為重要。工具越多，挑戰的難度越大；攻擊面越廣，要做的數據分析也就越多。 傳統上，手工修復需要大量的工作人員梳理大量的數據連接點和發現潛在的威脅。在安全人員在努力修復幾個月時間內，攻擊者就能利用漏洞提取數據。
突破現有的思維方式、自動化執行傳統的安全操作已成為補充稀缺的網路安全運營人才的頭等大事。 就是在這種大環境下，使用人機互動式機器學習引擎可以達到自動化跨不同數據類型的數據聚合、 搜集評估數據到合規要求、規范化信息以排除誤報，重復報告以及大量的數據屬性的效果。
更具關聯性的風險評估
一旦發現內部安全情報與外部威脅數據（例如，漏洞利用，惡意軟體，威脅行為者，聲譽智能）相匹配，那麼首先要確定的就是這些發現是否與關鍵業務相關聯，否則無法確定真正存在的風險及其對業務的最終影響。 打個比方，假設在某次機器的處理過程中，由於機器不知道「coffee伺服器」相比「email務器」對業務的影響，最終導致了補救措施無法集中在真正需要補救的事件中。在這個例子中，人機交互的機器學習和高級演算法起了適得其反的效果，這不是我們願意看到的現象。
自學習的應急響應
增加負責確定安全漏洞的安全團隊和專注於補救這些團隊的IT運營團隊之間的協作仍然是許多組織面臨的挑戰。 使用基於風險的網路安全概念作為藍圖，可以實施主動安全事件通知和人機交互環路干預的自動化過程。 通過建立閾值和預定義的規則，企業、機構還可以通過編制補救措施來的方式及時修復安全漏洞。
雖然機器學習可以幫助減少修復時間，但它是否能夠自主地保護組織免受網路攻擊？
很多時候，無人監督的機器學習會因為疲於警報以及注意力的原因降導致誤報和警報頻發。 對於攻擊者來說，這個結果無疑給他們帶來了破壞機器學習的新思路。 但是不得不承認的是，如今已經達到了一個臨界點，人類已經無法繼續處理大量的安全數據。 這才引出了所謂的人機互動式機器學習。
人機互動式機器學習系統分析內部安全智能，並將其與外部威脅數據相關聯，幫助人類在海量的數據中發現威脅數據。 然後人類通過標記最相關的威脅向系統提供反饋。 隨著時間的推移，系統會根據人類輸入調整其監測和分析，優化發現真實網路威脅和最小化誤報的可能性。
讓機器學習在一線安全數據評估中取得重大進展，使分析人員能夠專注於對威脅進行更高級的調查，而不是執行戰術性的數據處理。