人工智能在安全领域
1. 人工智能的主要应用领域有哪些
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
2. 人工智能技术在安全方面将会面临哪些挑战
据报道，马斯克（EION Musk）致力于推进人工智能领域的工作，但他也认为人工智能在将来对人类构成威胁的概率很高，在接受采访时，这位科技名人声称，我们确保人工智能安全的概率仅有5％到10％。
分析人士表示，虽然机器人暴动目前看起来还是科幻小说中存在的情形，但人工智能目前所取得的进步使它们看起来代表了未来的发展方向，必须考虑通过未来的监管来确保人工智能的安全。
3. 人工智能十大领域
近日，第二抄届世界人工智能大会（WAIC）在上海开幕。开幕式上，国家新一代人工智能开放创新平台成立，这一平台囊括了华为、中国平安、京东、小米等十大创新企业代表，涵盖领域涉及视觉计算、营销智能、基础软硬件、普惠金融、视频感知、智能供应链、图像感知、安全大脑、智慧教育、智能家居十大方面。
人工智能作为引领未来的战略性技术，世界主要大国都高度重视，纷纷制定人工智能发展战略，力争抢占该领域的制高点。也就是说，在未来的国际竞争中，谁掌握了人工智能技术，谁在人工智能方面具有优势，谁就在市场竞争中占据有利位置，谁就能取得发展的优势和胜势。因此，重视和发展人工智能，已经是大势所趋，也是时代潮流。
4. 人工智能涉及的领域有哪些
1、市场营销
随着AI的不断发展，在不久的将来，网络上的消费者可能会通过拍张照片来购买产品。像CamFind这样的公司及其竞争对手已经在尝试这种方法。
2、银行业
许多银行已经采用基于AI系统来提供客户支持并检测异常情况和信用卡欺诈。HDFC银行就是一个例子。使用AI预防欺诈并不是一个新概念。实际上，人工智能解决方案可用于增强零售和金融等多个业务部门的安全性。
万事达卡和RBS WorldPay等公司多年来一直依靠AI和深度学习来检测欺诈幸福易模式并防止卡欺诈。这节省了数百万美元。
3、金融业
风险投资一直依靠计算机和数据科学家来确定市场的未来模式。交易主要取决于准确预测未来的能力。
AI之所以出色，是因为它们可以在短时间内处理大量数据。AI还可以学习观察过去数据中的模式，并预测这些模式将来可能会重复。在超高频交易时代，金融机构正在转向使用AI来改善其股票交易性能并提高利润。
日本领先的经纪公司野村证券就是这样的组织。该公司一直不情愿追求一个目标，即借助计算机来分析经验丰富的股票交易员的见解。经过多年的研究，野村证券将推出一种新的股票交易系统。
新系统在其计算机中存储了大量的价格和交易数据。通过利用此信息库，它将进行评估。例如，它可以确定当前市场状况与两周前的状况相似，并预测股价在几分钟内将如何变化。这将有助于根据预测的市场价格做出更好的交易决策。
4、农业
气候变化，人口增长和粮食安全等问题促使该行业寻求更多创新方法来提高农作物产量。组织正在使用自动化和机器人技术来帮助农民找到更有效的方法来保护农作物免受杂草侵害。
Blue River技术公司开发了一种名为See&Spray的机器人，该机器人使用诸如对象检测之类的计算机视觉技术来监控除草剂并将其精确喷洒到棉花上。精确喷雾可以帮助防止对除草剂的抵抗。
除此之外，位于柏林的农业科技初创企业PEAT开发了一个名为Plantix的应用程序，该应用程序可通过图像识别土壤中潜在的缺陷和营养缺乏症。
图像识别应用通过用户的智能手机相机捕获的图像识别可能的缺陷。然后为用户提供土壤修复技术，技巧和其他可能的解决方案。该公司声称其软件可以实现模式检测，估计精度高达95%。
5、医疗行业
在挽救生命方面，许多组织和医疗中心都依赖AI。医疗保健中的AI如何帮助世界各地的患者有很多例子。
一家名为Cambio Health Care的组织开发了用于预防中风的临床决策支持系统，该系统可以在有患者患中暑的风险时向医生发出警告。
另一个此类示例是Coala Life，该公司拥有可以查找心脏病的数字化设备。同样，Aifloo正在开发一个系统来跟踪人们在养老院，家庭护理等方面的表现。医疗保健中AI的最好之处在于，您甚至不需要开发新药。通过正确使用现有药物，您还可以挽救生命。
5. 人工智能在军事领域发展如何
直到今天人工智能才开始在军事应用领域受到高度关注，才有了更好的发展。纵观人类军事史，我们发现，在新的技术突破与军事应用之间往往存在一个时间差，这主要受制于科技创新的成熟度与应用对象的接受度，人工智能技术也是如此。
近年来，以军用无人机为代表的智能武器系统获得了长足的发展，日渐成为战场上一支不可忽视的重要力量。许多人还记得，2015年4月，美军一架X-47B验证机与一架K-707加油机会合，成功地完成了自主空中加油，开创了无人驾驶飞机自主实现空中加油的新纪元。
石海明指出：“目前，在军用无人机及大数据信息处理等方面，人工智能的应用有明显的进展，有可能替代人类的部分工作。就未来而言，伴随着仿脑芯片、人机交互技术、脑机接口技术等领域的突破，可能会带来真正的革命性进展。”
“但我们必须注意到，其实人工智能技术并不是一种单纯的传统技术，它事实上是一种‘群技术’，有泛在性、赋能性及抵消性三个主要特征。这些使其区别于其他技术的特征，使它在某些方面的应用呈现出较好的前景。比如，在小卫星快速发射组网技术、无人机蜂群技术及智能化系统监测技术等领域。”石海明表示。
X-47B验证机与K-707空中加油机进行自主空中加油试验
军事观察
石海明认为：“着眼未来，人工智能对未来军事的革命性影响主要体现在三个方面，即逆转‘攻易防难’态势，重构‘全域作战’空间及引发‘战争伦理’困境。作为一个桥梁，人工智能将在加快军事体系智能化的同时，在遥远的未来，也许会像一些科幻电影中描绘的那样，使后人类战争从科幻变成现实。目前，已经出现了一些趋势性端倪。”
实际上，在如《终结者》《黑客帝国》《我，机器人》等经典科幻电影中，人工智能往往作为反面角色出现，并在很大程度上给人类带来极大危害。已经有各界人士表达了类似担忧。特斯拉、SpaceX首席执行官埃隆·马斯克在最近一次发言中表示，防止人工智能毁灭人类的可能性只有5%—10%。而此前，著名天体物理学家霍金也指出，人工智能应该在符合伦理道德和安全措施要求的情况下开发，因为脱离人类控制之下的机器很难被阻止住。
“确实，对人工智能的军事应用，还有一些误解或核心问题需要深入认真研究。比如，人工智能是否会超越人类？人工智能何时取代人类？人工智能是否会威胁人类的生存？……”石海明表示，“这些所谓的‘困惑’经常被公众、媒体及哲学爱好者等拿来‘深思’，这有一定的益处，也是必须的。同时我们也要看到，目前担心人工智能超越人类还比较遥远。人工智能最早的开山鼻祖之一的明斯基就说过这样一句话，‘智能的诀窍就是没有诀窍’，用科学的手段揭开智能的秘密，还有很长的路要走。所以，人工智能脱离人类控制，目前主要讨论的还是从科技伦理角度而不是现实威胁角度而言的。”
6. 机器学习与人工智能将应用于哪些安全领域
我的理解是这样的：
人工智能：给机器赋予人类的智能，让机器能够像人类那样独立思考。当然，目前的人工智能没有发展到很高级的程度，这种智能与人类的大脑相比还是处于非常幼稚的阶段，但目前我们可以让计算机掌握一定的知识，更加智能化的帮助我们实现简单或复杂的活动。
2.机器学习。通俗的说就是让机器自己去学习，然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。举个最简单的例子，我们训练小狗狗接飞碟时，当小狗狗接到并送到主人手中时，主人会给一定的奖励，否则会有惩罚。于是狗狗就渐渐学会了接飞碟。同样的道理，我们用一堆的样本数据来让计算机进行运算，样本数据可以是有类标签的，并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。然后用学习到的分类规则进行预测等活动。
3.数据挖掘。数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到为我所用的知识，从而指导人们的活动。所以我认为数据挖掘的重点在于应用，用何种算法并不是很重要，关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。
4.模式识别。我觉得模式识别偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处理，如语音识别，人脸识别等，通过提取出相关的特征，利用这些特征来进行搜寻我们想要找的目标。
比较喜欢这方面的东西，一点肤浅的认识，很高兴与你交流。
7. 人工智能的威胁有哪些
公众已经开始将人工智能视为科学技术的第四次革命，尽管科学技术对此感到兴奋，但政治和哲学等人文学科却对此感到担忧。一方面，人类认知的核心——思考能力可能会随着对互联网的依赖而恶化。另一方面，随着人工智能技术的不断发展，未来机器人可能会无视道德、伦理和哲学规范。
作为历史学家和特邀政治家，亨利·A·基辛格长期关注阿尔法家族的发展。亨利·a·基辛格(Henry A. Kissinger)担心AlphaGo的出现。人工智能在未来会对人类的认知能力产生什么影响?2018年6月发表的一篇文章提出了人工智能可能引发的四个安全问题。
1、人工智能的威胁——人工智能可能会给人类带来意想不到的后果。
人工智能可能无法正确理解人类指令的具体语境，从而导致人工智能系统的运行偏离设计者的意图，甚至造成灾难。
2、人工智能的威胁——人工智能可能会改变人类的思维和价值观。
AlphaGo击败世界围棋冠军所用的策略是史无前例的。在学习围棋的过程中，人工智能的思维方式完全不同于人类的思维方式，改变了围棋的本质和人类传统的思维范式。
3、人工智能的威胁——人工智能可以实现既定目标，但无法解释这一过程背后的原理。
如果人工智能的计算能力继续快速发展，它可能很快就能以略微或完全不同于人类的方式优化场景。那么人工智能能够证明它的场景优化在人类能够理解的方面更好吗?如果人类意识不能以自己能够理解的方式来解释世界，它自身会发生什么?
4、人工智能的威胁——人工智能可能不是一个恰当的词
以前，智能机器人能够在人类认知能力的参与下解决问题。现在，人工智能可以用一种人类从未想过、从未采用过的“思维方式”来解决问题。例如，AlphaZero不需要注入人类游戏数据，仅通过几个小时的自我游戏训练，就达到了国际象棋大师的水平。Henry A. Kissinger, Eric Schmidt, Daniel Huttenlocher于2019年8月联合发表文章，表示人工智能的革命势不可挡。三位作者对此持乐观态度，努力理解人工智能及其后果，并积极应对。把机器可以帮助指导自身的发展,更好地提高自己解决问题的切入点,旨在讨论并提出了一些关于“人工智能将改变人类的认知真理和现实”应对不可避免的问题:建立一个新的“道德”人工智能领域;拒绝回答哲学问题的数字助理程序;人类需要进行高风险的模式识别。
以上就是《人工智能的威胁是什么?难道人类要遭遇灭顶之灾?》，目前，人工智能技术在网络安全领域的应用需求旺盛，技术优势突出，产业发展势头良好。然而，与人工智能相关的核心算法和技术还不成熟，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站其他文章进行学习。
8. 人工智能会是安全技术的下一个前沿领域吗
这听起来像是科幻小说中的东西，实际是基于计算机的系统，能够学习行为模式，预测物质世界和虚拟世界里可能发生的事件。毕竟，只要提到“人工智能”，人们通常联想到具有自我意识、摧毁人性的机器。尽管一些人也许不认同这样一种观点：利用人工智能的安全系统肯定会取得成果。但是，实际上，人工智能已经用于许多应用程序了。中科智谷依托中科院自动化所，对接国际、国内人工智能方面的一流资源，也会发展人工智能安全技术。
9. 机器学习与人工智能将应用于哪些安全领域
机器学习正在不断加的加快前进的步伐，是时候来探讨这个问题了。人工智能真的能在未来对抗网络攻击，自主地保护我们的系统吗？
如今，越来越多的网络攻击者通过自动化技术发起网络攻击，而受到攻击的企业或组织却仍在使用人力来汇总内部安全发现，再结合外部威胁信息进行对比。利用这种传统的方式部署的入侵检测系统往往需要花费数周，甚至几个月的时间，然而就在安全人员修复的这段时间内，攻击者依然能够利用漏洞侵入系统，肆意掠夺数据。为了应对这些挑战，一些先行者开始利用人工智能来完成日常的网络风险管理操作。
根据Verizon Data Breach的报告，超过70%的攻击是通过发现补丁利用已知漏洞完成的。同时，调查结果表明，一个黑客可以在漏洞公布出来的几分钟内利用该漏洞尝试入侵。修复速度的重要性可见一斑。然而，由于安全专业人员的短缺再加上大数据集需要在安全的状态下处理，因此漏洞补救措施无法跟上网络攻击者并不奇怪。
近期，工业调查表明组织机构平均需要146天的时间才能修复致命漏洞。这些发现无疑给我们敲响了警钟，重新思考现有的企业安全势在必行。
攻击者长期利用机器和自动化技术来简化操作。那我们又未尝不可？
2016年，业界开始将人工智能和机器学习视为圣杯，提高了组织机构的检测和响应能力。 利用反复学习数据的方式得到的算法，来保证发现威胁，而这个过程不需要操作者考虑“要找什么东西”的问题。最终，人工智能能够在三个特定事件中帮助人类自动化解决问题。
大数据识别威胁
当出现网络安全这一概念的时候，所有的组织机构就面临了一个难题。
在过去，关注网络和终端的保护就可以了，而如今应用程序，云服务和移动设备（例如平板电脑，手机，蓝牙设备和智能手表）的加入，使得组织机构的发展这些项目的同时，必须针对它们做好足够的防御。然而需要防御的攻击面在不断扩大，在将来会变得更大。
这种“更广泛和更深层”的攻击面只会增加如何管理组织中无数IT和安全工具生成的数据的数量，速度和复杂性等现有问题。分析、归一化、优先处理被攻破的系统显得尤为重要。工具越多，挑战的难度越大；攻击面越广，要做的数据分析也就越多。 传统上，手工修复需要大量的工作人员梳理大量的数据连接点和发现潜在的威胁。在安全人员在努力修复几个月时间内，攻击者就能利用漏洞提取数据。
突破现有的思维方式、自动化执行传统的安全操作已成为补充稀缺的网络安全运营人才的头等大事。 就是在这种大环境下，使用人机交互式机器学习引擎可以达到自动化跨不同数据类型的数据聚合、 搜集评估数据到合规要求、规范化信息以排除误报，重复报告以及大量的数据属性的效果。
更具关联性的风险评估
一旦发现内部安全情报与外部威胁数据（例如，漏洞利用，恶意软件，威胁行为者，声誉智能）相匹配，那么首先要确定的就是这些发现是否与关键业务相关联，否则无法确定真正存在的风险及其对业务的最终影响。 打个比方，假设在某次机器的处理过程中，由于机器不知道“coffee服务器”相比“email务器”对业务的影响，最终导致了补救措施无法集中在真正需要补救的事件中。在这个例子中，人机交互的机器学习和高级算法起了适得其反的效果，这不是我们愿意看到的现象。
自学习的应急响应
增加负责确定安全漏洞的安全团队和专注于补救这些团队的IT运营团队之间的协作仍然是许多组织面临的挑战。 使用基于风险的网络安全概念作为蓝图，可以实施主动安全事件通知和人机交互环路干预的自动化过程。 通过建立阈值和预定义的规则，企业、机构还可以通过编制补救措施来的方式及时修复安全漏洞。
虽然机器学习可以帮助减少修复时间，但它是否能够自主地保护组织免受网络攻击？
很多时候，无人监督的机器学习会因为疲于警报以及注意力的原因降导致误报和警报频发。 对于攻击者来说，这个结果无疑给他们带来了破坏机器学习的新思路。 但是不得不承认的是，如今已经达到了一个临界点，人类已经无法继续处理大量的安全数据。 这才引出了所谓的人机交互式机器学习。
人机交互式机器学习系统分析内部安全智能，并将其与外部威胁数据相关联，帮助人类在海量的数据中发现威胁数据。 然后人类通过标记最相关的威胁向系统提供反馈。 随着时间的推移，系统会根据人类输入调整其监测和分析，优化发现真实网络威胁和最小化误报的可能性。
让机器学习在一线安全数据评估中取得重大进展，使分析人员能够专注于对威胁进行更高级的调查，而不是执行战术性的数据处理。