大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于网络攻击 人工智能，网络攻击 人工智能案例这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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人工智能如何防范黑客攻击？
简单说说自己的认识吧。
毫无疑问，今天互联网和技术已经成为人类最强大的工具，但对这一巨大力量的有效监管和控制仍有待开发。为超过20亿的在线用户提供高效的安全系统已经成为一个巨大的挑战。
看看近年来的网络安全事件：
2015年年初，希拉里邮件门事件导致曾人气领先的希拉里惜败。
2016年2月，SWIFT黑客事件爆发，孟加拉国等多家银行损失8000多万美元
2016年10月，美国遭史上最大规模DDoS攻击、东海岸网站集体瘫痪
2017年5月，WannaCry勒索病毒事件全球爆发，150个国家、30万名用户中招，数十亿美元损失。
2017年6月，1.98亿美国选民信息泄露
2017年10月，雅虎30亿用户账号信息泄露
（PS：以上事件数据粗略统计，数据来源于网络）
很明显，我们在提供传统的网络安全方面几乎没有取得什么成果，因为没有足够的人力去持续对付那些臭名昭著的网络犯罪分子。据估计，全球需要超过100万名网络安全专家来填补网络安全岗位。
如今，从初创企业到全球大型组织，各种规模的企业都在大力投资人工智能，以改善网络安全。人工智能系统通过在最短的时间内分析大量数据，帮助网络安全专家识别检测到的所有潜在威胁。
以下是人工智能能够真正帮助防止潜在黑客攻击的几种方法:
1.使用机器学习算法
通过整合机器学习算法，智能系统可以不断进化出识别和分析系统安全缺陷的能力。例如，通过不断地仔细检查网络钓鱼信息，人工智能可以发展其检测信息和常用的即使过了信任标签的钓鱼方式的能力。通过应用这种持续的发展的智能，人工智能系统可以很容易地预测系统内部的异常或恶意行为。
2.跟踪网络罪犯
网络匿名已经成为当今黑客的最大福利。虽然网络匿名的利弊仍有争议，但事实是，人工追踪网络罪犯变得越来越困难。在大数据和网络安全分析的帮助下，人工智能不仅可以帮助追踪网络犯罪的源头，还可以帮助预测网络攻击方式以及攻击时间。
3.分析攻击的后果
不管一个组织或公司有多强的能力来抵御攻击，随着对黑客的持续攻击，没有什么是可以完全预测的。调查攻击的原因和后果是非常重要的，通过使用自动调查算法，人工智能可以帮助网络专业安全专家理解所需的信息并得出有根据的结论。
4.对攻击立即作出反应
就像网络安全防御技术一样，网络攻击的多样性和复杂性也在不断进化。黑客每天都在寻找新的方法来破坏系统。当系统受到攻击时，时间起着极其重要的作用。在攻击过程中使用旧的病毒检测软件，会损失大量的时间，因为大多数软件只能检测到可识别的恶意病毒。如果是黑客重新设计的新病毒，就很难识别它们。
在这种情况下，人工智能不仅可以帮助检测可识别的病毒，还可以帮助预测和分析病毒的行为。这种快速的预测可以帮助专业人员认识到威胁并尽可能减少损害。
未来。。。
正如任何事物都有两面性一样，在网络安全问题上，人工智能既可用于建设性目的，也可用于破坏性目的。智能系统的快速发展也可以被黑客利用，除非有革命性的技术出现，否则未来依然还是一场猫与老鼠的游戏。
人工智能正在“攻击”各行各业，是敌是友，我们该如何辨别？
目前，人工智能还处于婴儿期，我们还是把他看作朋友。现阶段的人工智能还远远达不到人类对“人工智能”的期望，他们还只能受人/程序控制来实现特定的功能。无人驾驶、计算机视觉领域是获得最多关注的人工智能领域，而机器人、智慧医疗领域也获得了关注。
当人工智能发展到成熟阶段的时候，将会是亦敌亦友。人工智能渐渐能自主完成几乎全部人类能完成的事情，并且在有些方面比人类做得更好。这是人工智能发展的最理想状态。如果人工智能被有意或无意植入了恶意代码，那么他将成为人类的敌人，而且是非常可怕的敌人。
当人工智能进入到“超级人工智能阶段”，那将是人类的灾难。这个时期的人工智能将具有自主意识，能自主思考，自主学习，自主改进，完全摆脱了人类的束缚，成为比人类高级的新兴物种。为了获得自身发展的资源，他们会向人类发起进攻，并借助自身的优势战胜人类，人类将成为人工智能的奴隶。
人工智能如何应对对抗样本攻击
对抗样本攻击是指针对人工智能模型的恶意攻击，通过对输入数据进行微小的修改，可以使模型产生错误的输出结果。人工智能系统可以采取以下几种方法来应对对抗样本攻击：
1.对抗训练：通过在训练过程中引入对抗样本，使模型能够更好地学习和识别这些攻击样本。通过与攻击者对抗，模型可以逐渐提高对对抗样本的鲁棒性。
2.鲁棒性评估：人工智能系统可以使用各种评估方法来衡量其对对抗样本攻击的鲁棒性。例如，通过测量模型在对抗样本上的性能，了解模型在面对攻击时的强大程度。
3.模型改进：针对对抗样本攻击，可以对模型的结构和算法进行改进。例如，使用更复杂的模型（如深度神经网络）或增加正则化方法来提高模型的鲁棒性。
4.输入检测和过滤：通过对输入数据进行实时检测和过滤，删除可能存在的对抗样本。可以使用基于规则、统计方法或监督学习的技术来检测潜在的对抗样本。
5.集成防御：采用多种防御机制集成，包括对抗训练、输入检测和过滤、鲁棒性评估等。通过综合各种技术和方法，提高人工智能系统的整体鲁棒性。
需要注意的是，对抗样本攻击是一个不断变化和发展的领域，攻击者不断寻找新的方法来欺骗人工智能系统。因此，人工智能系统需要不断维护和改进，以保持对攻击的防御能力。此外，与安全专家、研究人员和社区合作，分享和共同解决对抗样本攻击等安全问题，也是重要的应对策略。
人工智能会让黑客的日子更难过吗？
您好，很高兴回到您的问题。人工智能的发展对于黑客的日子会更难过吗？从目前来看，是这样的。黑客的目标是在各个系统中，寻找被人忽视的漏洞，从而利用漏洞进行攻击。随着人工智能的发展，系统的设计者和维护人员会利用人工智能的优势去发现系统存在的漏洞，从而使得黑客寻找漏洞的成本越来越高。诸如日前，波士顿大学(BostonUniversity)的两名计算机科学家与位于剑桥(Cambridge)的非营利工程解决方案公司Draper的研究人员合作，开发出一种工具，可以让黑客更难进入不属于自己的网络。研究计算机科学教授Peter下巴和bRafikHariri的附属研究所计算和计算科学与工程、雅各哈勒尔,一个四年级的博士生在计算机科学中,曾与德雷伯研究人员开发技术,可以为各种漏洞扫描软件系统经常使用的网络罪犯获得条目。该工具使用深度学习来训练神经网络识别表明软件缺陷的模式，可以在几秒钟内扫描数百万行代码，有朝一日将有能力修复它发现的编码错误。Chin说，这个名为DeepCode的项目是由DARPA(美国国防高级研究计划局)MUSE项目和空军研究实验室资助的，这个想法是他四年前在给他的机器学习课(CS542)讲课时产生的。Chin描述的是谷歌和斯坦福大学的科学家们取得的突破性成就，他们利用深度学习来教授神经网络识别数百万图像中的共同模式，并利用这些模式识别YouTube视频中的猫。他想知道一个类似的网络是否能够挖掘开源程序的大数据，并找到表明软件漏洞的模式。Chin知道可以将软件程序可视化地表示为控制流程图。他还知道有一个包含10,000多个常见编码错误的库，称为CWE(常见缺点枚举)，它是由美国国家标准与技术研究所(NIST)整理出来的。他推断，如果NIST的CWE中常见的编码错误能够以图像的形式呈现出来，那么可以想象，可以对神经网络进行训练，找到漏洞的常见模式，就像斯坦福神经网络学会识别猫的共同特征一样。有了这个最初的灵感，当时担任德雷珀大学决策系统首席科学家和波士顿大学教授的Chin帮助DARPA获得了该项目的资金。他、Harer(BU的Draper研究员)和Draper的同事开始测试他对基于开源C和c++函数的计算机程序的假设。自2014年该项目启动以来，研究人员已经认识到，他们需要的不仅仅是控制流图中的一张图像，以发现漏洞。自那以后，他们改进了自己的技术，增加了额外的特性，比如对代码的解析表示，类似于现代编译器所使用的，并且他们采用了通常用于自然语言处理的网络。下巴说他们的研究,说明了这种大学/行业合作伙伴的承诺,现在是两篇论文中所描述的,“自动漏洞检测源代码学习使用深表示,“已接受了IEEEICMLA2018,和“学习与生成对抗网络修复软件漏洞,“2018年接受少量的酒。Chin说DeepCode的第二个功能，即修复编码错误，仍然是一个工作项目。“这非常困难，”他说。“纠正错误的软件很像纠正错误的语法。当他们应该说“Iwenttothemarket”的时候，他们可以说“Iwenttothemarket”。你训练网络识别错误的模式，并用正确的模式替换它。至少这是基本思想。Harer说，一个问题是研究人员对机器如何识别漏洞了解不够。“这些神经网络模型非常像是黑匣子模型，”他说。“他们接受了大量数据的训练，我们希望他们能弄清楚到底发生了什么。”这是一个关于深度学习的普遍问题。
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