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人工智能發(fā)展不斷進(jìn)步 安全問題不容忽視
2017年08月28日 09:31:43來源：物聯(lián)中國點擊量：33729
導(dǎo)讀人工智能被應(yīng)用于各個垂直領(lǐng)域，為各個行業(yè)的發(fā)展帶來了新的契機。同樣，在安全領(lǐng)域，基于人工智能自主學(xué)習(xí)以及強大的數(shù)據(jù)庫分析能力，越來越多的企業(yè)開始利用其對抗網(wǎng)絡(luò)安全威脅
　　【中國安防展覽網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】人工智能被應(yīng)用于各個垂直領(lǐng)域，為各個行業(yè)的發(fā)展帶來了新的契機。同樣，在安全領(lǐng)域，基于人工智能自主學(xué)習(xí)以及強大的數(shù)據(jù)庫分析能力，越來越多的企業(yè)開始利用其對抗網(wǎng)絡(luò)安全威脅，優(yōu)化安全防護(hù)體系。值得注意的是，對于網(wǎng)絡(luò)安全，人工智能也并非是沒有瑕疵的“靈丹妙藥”。安全人員可以利用人工智能阻擋網(wǎng)絡(luò)攻擊，相反地，網(wǎng)絡(luò)罪犯也可以使用人工智能發(fā)起更復(fù)雜的攻擊。而隨著大量人工智能模型開源，入侵的工具也愈發(fā)多樣化。
 
人工智能發(fā)展不斷進(jìn)步 安全問題不容忽視
 
　　Forrester周三公布的報告指出，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)，加密和人工智能(AI)是供應(yīng)商試圖幫助企業(yè)解決網(wǎng)絡(luò)安全趨勢的佳選擇。隨著越來越多的違規(guī)行為成為頭條新聞，CXO可以在市場上找到大量新的網(wǎng)絡(luò)安全創(chuàng)業(yè)公司和解決方案。 Forrester指出，截至2014年，600多家參展企業(yè)參加了RSA 2017年的56%，比去年同期增長了56%。而這些公司中有超過300家公司自稱為數(shù)據(jù)安*方案，與一年前相比增長了50%。
 
　　雖然機器學(xué)習(xí)和AI確實有安全角色，但它們不是一個*。 安全專業(yè)人員應(yīng)著重尋找解決您正在處理的問題的供應(yīng)商，并在您的行業(yè)中擁有可參考的客戶。
 
　　1、用戶數(shù)據(jù)的泄露
 
　　我們每天都活躍在各個手機應(yīng)用中，各種隱私也早已被獲取，如果公司保存不當(dāng)被泄露，那么將會產(chǎn)生不可預(yù)見的危害。
 
　　2017安全極客大賽上，一位女黑客用不到一分鐘攻破共享單車的高危漏洞，通過遠(yuǎn)程篡改輸入?yún)?shù)，便可以直接訪問、控制他人賬號，掌握該人的騎行記錄。如果用戶的電話、住址、社交關(guān)系以及經(jīng)常訪問的地點等信息被不法之徒獲取，那么用戶的安全就毫無保障可言。好在用戶隱私信息的保護(hù)已經(jīng)得到了重視，但是個人的保護(hù)是不夠的，希望在政府層面能加大執(zhí)法力度，效仿國外的隱私保護(hù)相關(guān)做法，約束企業(yè)不得濫用和泄露用戶信息。
 
　　2、自學(xué)的人工智能可能好奇犯錯
 
　　研究員們研究的是如何讓機器自主學(xué)習(xí)，Google 的 DeepMind 也做的是類似的事情，他們開發(fā)出了能夠擊敗世界選手的 AlphaGo。但是隨著這些機器在數(shù)小時的數(shù)據(jù)分析中自我訓(xùn)練，它們也可能會學(xué)會一些人類沒有估計到的、不希望看到的、甚至是會造成實質(zhì)性傷害的行為。
 
　　當(dāng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、安全設(shè)備和機器人都開始用上 AI 技術(shù)以后，這樣的擔(dān)憂就無法忽視了。現(xiàn)在，Dario Amodei 在內(nèi)的一部分 AI 研究人員已經(jīng)開始聯(lián)手探索新的技術(shù)理論來避免糟糕的情況發(fā)生。
 
　　3、不可忽視的風(fēng)險
 
　　近幾年來，埃隆馬斯克以及其它一些、哲學(xué)家、科技愛好者都在反復(fù)警告機器有可能擺脫人類的控制，馬斯克近在推特上寫道：“如果你不擔(dān)心人工智能的安全性，那么現(xiàn)在你應(yīng)該擔(dān)心了。”學(xué)到一些設(shè)計者并不希望看到的有害行為。隨著時間慢慢過去，人們似乎忘掉了這些警告，畢竟如今的自動駕駛汽車在識別行車線或者識別紅燈這樣基本的任務(wù)中都會表現(xiàn)得磕磕絆絆。
 
　　人工智能將影響我們所做的一切，包括掃描證件、滾動網(wǎng)頁、使用應(yīng)用程序和家庭傳感器系統(tǒng)，以及日常生活的許多其他方面。結(jié)果，人工智能將不斷收集數(shù)據(jù)和個人信息。迪爾伯恩解釋說，企業(yè)可以利用這些信息，應(yīng)用算法來了解你的行為。
 
　　許多 AI 界的專家都相信強化學(xué)習(xí)會是通往人工智能的主要途徑之一，這種方法里機器要反復(fù)試錯才能終學(xué)會做某件特定的事情。研究人員們?yōu)闄C器*好一個它要追求的回饋，它就會隨機地做出行動“嘗試”達(dá)成任務(wù)，同時也密切關(guān)注著哪些事情會帶來更高的回饋。
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