现代人工智能可不可以用作研究病毒学攻防战役呢

从基因学解决问题！我们进化到新时代的今天，我战胜了很多的病毒，但是都付出了很高的代价，如果统计一下有可能超过战争的死亡人数。举个例子：

病毒也是一个生命，本来好好的住在动物身上，就像合租在一个屋檐下，他们相处和谐，安居乐业，也没曾要来打扰人类。可是人类的贪心，非要去毁了他的家，他会找与他最近的宿主，但人类想把这个宿主作为食物，病毒的家没有了，所以人类就变宿主了。真正受害者是这个所谓的病毒，最恶的却是我们人类，所以在自然法则、生命本能面前，一切都很公平，适者生存，适应不了就自身自灭，而最终还是回归平静，重新开始新的轮回restart。

通过人工智能提前测算所有与人类有关的动物与昆虫的宿主细胞，并研究出对人类不产生副作用的药物，等病毒侵犯我们人类，我们就用疫苗来消灭他们！

人工智能是如何构建网络安全的未来

人工智能领域涉及的安全问题较多，如国家安全、社会安全、人的安全，还包括一些伦理问题和隐私问题。人工智能主要是基于信息基础构建的一些应用，它离不开信息的采集、存储、分析、传播。同时，人工智能领域的思想、方法、理论对信息安全也有很多的应用。《重塑网络安全与人工智能报告》，是Capgemini对七个行业850名高管进行调查分析而得来的，包括消费品、零售、银行、保险、汽车、公用事业和电信。20%的高管受访者是CIO，10%是CISO。报告中包括总部位于法国、德国、英国、美国、澳大利亚、荷兰、印度、意大利、西班牙和瑞典的企业。

这份报告的主要见解包括以下内容：

69%的企业认为AI应对网络攻击是非常必要的。80%的电信公司表示，他们依靠AI来帮助识别威胁和阻止攻击。Capgemini发现,电信行业报告的损失发生率最高，超过5000万美元，因此AI成了阻止该行业代价高昂的违规行为的优先事项。

消费品行业占到了78%，银行业以75%排在第三位，因为每个行业都越来越依赖基于数字的商业模式。美国企业将最优先考虑基于AI的网络安全应用和平台，比按国家衡量的全球平均水平高出15%。

目前，73％的企业正在测试用于网络安全的人工智能用例，网络安全领先所有类别。

新一代人工智能（AI）正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，同时也正在深刻改变人们的生产生活方式。

新的问题是，在人工智能时代，应该如何为用户隐私监管保驾护航？公链中应如何进行保密交易？更重要的是，如何构建一个安全的网络空间？

新技术带来的影响，可能比想象中的还要大。

万物互联时代已经到来，预计到2020年，全球物联网设备数量将达到204亿台，物联网所带来的产业价值或将比互联网大30倍。

但同样的，在带来便利之余，物联网潜藏的巨大安全隐患也已浮出水面。

首先从心态上来说，物联网产业已经不再回避安全问题，而是和安全产业携手共建、开放合作，共同推动IOT市场高速安全发展；从供给侧的角度来看，现在既要强化AI、区块链等新技术在安全领域的突破和应用，同时也要正确看到成熟安全技术的价值；如果从商业模式变化的角度来说，过去的甲乙方安全产品买卖关系已经逐渐转化为强化运营和服务的共生关系，“是要把安全作为一个持续系统化工程来建设”。

无论技术如何更迭，安全都是永恒的话题。

网络安全问题是“魔高一尺道高一丈，再进一步就是道高一丈魔可能要高十丈”，所以，“是无休止的斗争”。

但另一个问题是，目前在这个网络“靶场”中，没有定量的分析和表述，没有相应的指标体系，“靶场”便不能真正发挥实效。

来自中国信息安全测评中心的李斌直言，“靶场”的概念源自打仗，打仗是有规则的，但网络安全这个“靶场”现在在某种程度上有点乱。“需要针对网络安全空间里的目标对象保护、方法手段有一些定性定量的要求，当然还要有创新。总之，我认为就是要有问题思维、底线思维。”他说。

湖北工程学院人工智能专业怎样

湖北工程学院人工智能专业好。

1.湖北工程学院人工智能专业，依托于计算机与信息科学学院而开设，该学院前身为计算机科学系，已经有近30年的底蕴和经验，因此在学科建设、师资队伍建设和人才培养方面都具有一定的实力。

2.这里还有完备的科研平台，可以支撑专业学生的实践教学、毕业设计、科研项目等。计算机与信息科学学院现建有湖北省计算机实验教学示范中心1个、湖北省物联网虚拟仿真实验教学中心1个和高分辨率对地观测系统孝感数据与应用分中心1个，包含6个软件实验室、3个计算机硬件实验室、1个物联网工程专业实验室、1个网络工程实验室、3个自动化专业实验室、1个网络安全攻防实验室。

3.人工智能专业拥有广阔的发展前景、巨大的人才缺口，绝对是各位考生心里的高薪、热门专业

目前人工智能在自动化网络攻防领域的发展中面临着哪些挑战

（1）深层语义理解

自动化网络攻防中的漏洞挖掘、漏洞利用和漏洞修复的三个环节都不同程度地对程序的语义理解提出了要求，目前实现的自动化仍不能很好的解释程序语义信息，所以需要人工智能领域中的机器学习等方法与技术来提升程序的语义理解。更好的语义理解，机器实现自动漏洞挖掘，利用和修补的能力更强。因此，利用人工智能实现更好的深层语义理解是未来的热门研究课题。

（2）基于二进制的网络攻防

Shin[1]等人将递归神经网络（RNN）的方法应用于二进制分析，但它并不直接应用于漏洞挖掘。因为大多数人工智能领域的方法都是基于源代码设计的，而面向二进制的机器学习研究则很少，因此，面向二进制的人工智能化的漏洞检测仍然需要继续探索。

（3）开源数据集

目前的软件安全领域的数据集是根据某些特定目的而临时收集或构建现有数据集，它缺乏像ImageNet[2]这样具有覆盖面广、数据量大、数据类型全面的特点。更重要的是，开源数据集需要直接用于基于机器学习的漏洞挖掘和补丁。因此，拥有开源数据集是必要的。

参考文献：

[1]E.C.R.Shin,D.Song,andR.Moazzezi,“Recognizingfunctionsinbinarieswithneuralnetworks.”inUSENIXSecuritySymposium,2015,pp.611–626.

[2]P.U.2016StanfordVisionLab,StanfordUniversity.(2018,May)Imagenet.[Online].Available:e:

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人工智能与网络安全哪个更有发展前途

我建议都学习，因为在编程领域，技多不压身，以后人工智能肯定是发展的必然趋势，但网络安全是根基之本，在过去十年左右的时间里，出现了数百起身份盗用、资金损失和数据泄露案件。自然界中的网络攻击非常普遍，并影响到每个人、企业和政府机构。我们正在走向一个网络犯罪分子可以随时在世界任何地方达到目标的时代，对网络安全的需求从未像现在这样重要。

现在典型的网络攻击是攻击者或网络犯罪分子企图以未经授权的方式访问，更改或损坏目标计算机系统或网络的企图，影响了计算机网络和系统，去破坏依赖它们的组织和运营。

不过鉴于人工智能未来发展，黑客肯定也会学习人工智能技术去攻击计算机系统，绕过简单防火墙和人为攻防，利用AI进行大规模自动化网络攻击。人工智能也可以比人类更快更好地入侵系统的漏洞。AI可以用来有效地伪装攻击，以至于人们可能永远不会知道他们的网络或设备受到了影响。

我觉得有一门可以兼容机器学习和网络安全的技术——网络威胁检测，机器要能够提前检测到网络攻击，以便能够阻止攻击者试图实现的任何目标。机器学习是人工智能的一部分，在利用信息系统中利用漏洞之前，基于分析数据和识别威胁来检测网络威胁时，这已被证明非常有用。

机器学习使计算机能够根据收到的数据使用和调整算法，从中学习，并了解所需的后续改进。在网络安全环境中，这将意味着机器学习使计算机能够预测威胁并观察任何异常情况，并且比任何人都更准确。

传统技术过于依赖过去的数据，无法以AI的方式即兴发挥。传统技术无法像AI那样跟上黑客的新机制和伎俩。此外，人们每天必须处理的网络威胁数量对人类来说太多了，最好由人工智能处理，所以能多学习一门技术就多学习，人工智能与网络安全都是未来的科技发展必不可少的方向之一。

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