人工智能在网络安全领域的应用有哪些?

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近年来,在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术。一般来说,AI主要应用于网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。


1、人工智能在网络安全领域的应用——在网络入侵检测中。


入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理网络异常流量等数据,并为用户自动生成安全报告,如DDoS检测、僵尸网络检测等。目前,神经网络、分布式代理系统和专家系统都是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与人工智能初创企业PatternEx联合开发了基于人工智能的网络安全平台AI2。通过分析挖掘360亿条安全相关数据,AI2能够准确预测、检测和防范85%的网络攻击。其他专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。


2、人工智能在网络安全领域的应用——预测恶意软件防御。


预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征,预测进化方向,并提前防御。目前,随着恶意病毒的增多和勒索软件的突然出现,企业对恶意软件的保护需求日益迫切,市场上出现了大量应用人工智能技术的产品和系统。2016年9月,安全公司SparkCognition推出了DeepArmor,这是一款由人工智能驱动的“Cognition”杀毒系统,可以准确地检测和删除恶意文件,保护网络免受未知的网络安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017大会上,国内外专家就人工智能在下一代防病毒领域的应用进行了热烈讨论。预测恶意软件防御的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。


3、人工智能在网络安全领域的应用——在动态感知网络安全方面。


网络安全态势感知技术利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化技术,直观地显示和预测网络安全态势,为网络安全预警和防护提供保障,在不断自我学习的过程中提高系统的防御水平。美国公司Invincea开发了基于人工智能的旗舰产品X,以检测未知的威胁,而英国公司Darktrace开发了一种企业安全免疫系统。国内伟达安防展示了自主研发的“智能动态防御”技术,以及“人工智能”与“动态防御”六大“魔法”系列产品的整合。其他参与此类研究的初创企业包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。


此外,人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。一些公司正在使用人工智能技术来应对物联网安全挑战,包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。


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人工智能技术的应用如下:

随着数字化时代的到来,人工智能被广泛应用。特别是在家居、制造、金融、医疗、安防、交通、零售、教育和物流等多领域。

1、智能制造

随着工业制造40时代的推进,传统的制造业在人工智能的推动下迅速爆发。人工智能在制造的应用领域主要分为三个方面:

(1) 智能装备:主要包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人和数控机床等。

(2) 智能工厂:包括智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等。

(3) 智能服务:个性化定制、远程运维及预测性维护等。

2、智能家居

智能家居主要是引用物联网技术,通过智能硬件、软件、云计算平台等构成一套完整的家居生态系统。这些家居产品都有一个智能AI你可以设置口令指挥产品自主运行,同时AI还可以搜索你的使用数据,最后达到不需要指挥的效果。

3、智慧金融

人工智能在金融方面可以进行自动获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服和金融云等。

4、智能医疗

智能医疗主要是通过大数据、5G、云计算、大数据、AR/VRh和人工智能等技术与医疗行业进行深度融合等。智能医疗主要是起到辅助诊断、医疗影像及疾病检测、药物开发等作用。

制造业
实现智能制造、基于互联网,物联网,包括企业和社会,整个生产过程,该行业的40“智能工厂”,“智能”、“智能物流”进一步扩展到使用“智能”,在整个生产过程中“情报服务”的情报,只有在某种意义上,我们才能真正意识到我们正面临着前所未有的局面。人工智能在制造业中的应用主要包括三个方面:一是智能设备,包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人、数控机床等具体设备。二是智能工厂,包括智能设计、智能生产、智能管理和集成优化等具体内容。最后是智能服务,包括大规模定制、远程运维、预测与维护等具体服务模式。虽然目前的人工智能解决方案不能完全满足制造业的需求,但作为一项通用技术,人工智能与制造业的融合是时代的潮流。
家庭
智能家居主要是以物联网技术为基础,通过智能硬件、软件系统、云计算平台形成一套家居生态系统。用户可远程控制设备,实现设备互联、自主学习,优化整体安全、节能、方便的家居环境。值得一提的是,随着近两年智能语音技术的发展,智能音箱已经成为一个突破口。智能音箱不仅是音频产品,还包括内容服务、互联网服务和语音交互功能的智能产品,不仅有一个无线连接,与音乐、有声读物和其他内容服务和信息查询,在线购物,如互联网服务,也可以连接到智能家居,智能家庭控制实现的场景。
金融
人工智能的出现和发展,不仅增强了金融机构的主动性和智慧,有效提高了金融服务的效率,也提高了金融机构的风险控制能力,对金融业的创新和发展产生了积极的影响。人工智能在金融领域的应用主要包括:智能客户获取、身份识别、大数据风险控制、智能投资管理、智能客户服务、金融云等。该行业也是AI渗透最早、最全面的行业。未来,人工智能将继续推动金融行业的智能应用升级和效率提升。
零售
人工智能已经广泛应用于零售业,并正在改变人们的购物方式。无人驾驶便利店、智能供应链、客流统计、仓库/车辆无人驾驶都是热门方向。通过大数据与业务流程的紧密合作,人工智能可以优化整个零售产业链的资源配置,为企业创造更多的利益,为消费者提供更好的体验。在设计过程中,机器可提供设计方案;在制造过程中,机器可以全自动制造;在供应链中,计算机管理的无人仓库可以预测销售量和库存需求,合理的进行补货和转移。在终端零售环节,机器可以智能选择位置,优化产品陈列位置,分析消费者的购物行为。
交通
大数据和人工智能可以让交通更加智能。智能交通系统是交通系统中通信、信息和控制技术的产物。通过对交通流和速度的收集和分析,可以进行交通监控和调度,有效提高交通能力,简化交通管理,减少环境污染。
人工智能应用领域有哪些人工智能已经广泛应用于零售业,并正在改变人们的购物方式。无人驾驶便利店、智能供应链、客流统计、仓库/车辆无人驾驶都是热门方向。通过大数据与业务流程的紧密合作,你能处理好吗如果您还担心自己入门不顺利,也可以点击本站的其他文章进行学习。

现阶段人工智能的应用有:物流、城市交通、智能停车场。

1、物流

所有流动运输中的设备都通过智能标签发送定位信息、设备标识码、状态到物联网中,以便统一调度、指挥。

智能物流系统:是在智能交通系统和相关信息技术的基础上,以电子商务方式运作的现代物流服务体系。

智能物流系统:通过智能交通系统和相关信息技术解决物流作业的实时信息采集,并在一个集成的环境下,对采集的信息进行分析和处理。通过在各个物流环节中的信息传输,为物流服务提供商和客户提供详尽的信息和咨询服务的系统。

智能物流系统包括:物流运输机器人(无人机、无人驾驶快递汽车)、物流导航、控制、调度。

2、城市交通

智能交通系统:是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系,而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的,实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。

智能交通系统的应用范围:包括机场、车站客流疏导系统,城市交通智能调度系统,高速公路智能调度系统,运营车辆调度管理系统,机动车自动控制系统等。

无人驾驶汽车:特斯拉。

3、智能停车场

智能车牌识别系统主要是由:摄像头、控制程序、嵌入式硬件和停车栏杆控制系统组成。

港珠澳大桥珠海口岸配套的停车场,采用人工智能识别、导航寻车系统。包括停车场+车牌识别/卡片系统、视频车位引导+反向寻车+线上打折及缴费系统等,三个区域停车场共计18个车道,约2500个车位。

由智慧城市公司打造的智慧停车系统,整合了智能硬件、视频识别、车位引导、室内定位、云平台等技术,实现了便捷停车、线上缴费、车位引导、自助寻车、动态导航等功能。

人工智能在交通出行领域、家庭家居领域、公共安全领域、手机及互联网娱乐领域以及医疗健康领域都为人们带来了便利。
1、交通出行领域:
共享单车、共享电车、共享汽车方便了出行,让出行成本降低。智能辅助驾驶系统帮助人们安全驾驶,安全出行。
2、家庭家居领域:
智能互联家居在现在生活中应用广泛,它能够帮助人们对生活环境进行智能调控,对房屋进行安全监测、危险预警等,减少了煤气泄露、房屋被盗的风险。一句话打开音乐,一句话打开空调,一句话让生活变得很简单。
3、公共安全领域:
人脸、指纹、虹膜等生物特征的识别和大数据的结合,再进行实时监测,人工智能的应用能够加强公安系统的管理和安全预测。由大数据和人工智能构建起来的智慧城市工程,对城市公共安全领域。
4、手机及互联网娱乐领域:
人们接触最多的人工智能领域的应用来自于手机及互联网。手机的语音助手、实时翻译功能、文字智能识别提取、听歌识曲、刷脸解锁、拍照优化、相册分类、影像处理、AR特效、VR游戏等等,都不同程度的应用到了人工智能技术。
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人工智能会不会成为影视剧中一样,成为人类的敌人或者人类世界的终结者?答案是不会,至少暂时不会。

目前的人工智能发展阶段距离影视剧中的智能还比较遥远。现在的人工智能是弱人工智能,没有自主欲望需求的阶段,人工智能主要是模仿人类某一方面的技能成为人类工作中的帮手。比如扫地机器人不会有自主意识希望能去舞台表演歌剧。

人工智能是软件工程学科,是进化了的自动化。任何技术的变革,带来的都是人类生活方式的更加便利, 人工智能也是人类手和脑的延伸 ,未来会成为我们很好的工具,扩展我们的现实环境,提升我们和周围环境的沟通。

想象一下,未来可能有《超能陆战队》中的大白那样的机器人提醒你:“最近血压高。”“心率过快,请注意”。是不是对未来的人工智能时代充满期待,希望能更长寿、见证更多新技术的革新呢?

之前就传出机器人可以写稿子当记者了,媒体人一片哀嚎,“要被机器人取代啦”。没错,一些工具能提高效率,但也会让很多人面临失业风险。现在,哪些媒体人的工作已经被取代了?未来,媒体人的哪些工作还会继续被人工智能取代呢?

人工智能与媒体融合时代,称为“智媒时代”,智媒进化专家预测会有这4个方向:

人工智能在媒体行业最主要应用有两个,一个是内容生成,比如读过了很多同质化的内容,就能自动生产同类内容;另外一个应用就是内容分发,基于用户需求不断优化的推荐机制。

目前,国内移动端用户数量巨大,在线时间长,用户平台很大,对内容的需求缺口很大。

再加上现如今很多行业技术达到了,内容没赶上,比如VR。VR现在还在学习如何真正打动人心,因为人类需要故事,这是VR的前景所在。

新技术带来了受众6个方面的变化,从受众变化中可以分析出对于内容有什么需求。也终于明白,今日头条为什么重资支持短视频创作。

可见,不光娱乐资讯需要短视频化,新闻资讯也需要短视频化。新技术在视频领域的应用一个是直播,一个是短视频。

虽然人工智能已经开始进入部分内容生产领域,但在内容生产方面,人与人工智能两者分工不同。人工智能的制作过程中,除了需要技术,还需要媒体人的才华,包括幽默、讲故事的能力。而人工智能的主要工作在于给内容打标签、便于检索,确定分发推荐,掌握反馈信息,不断优化推荐。一方面提升内容制作的效率,一方面更了解受众需求。

很多爆火的网红自媒体都是短视频出身,比如papi酱。

几年前,报纸开始把大版大版的文字改为读者更容易接受的图文形式。微博上一些媒体号也经常用长图文来解读最新政策新闻。但这一形式正被短视频替代,形成新形式-视频资讯。市场对于视频资讯的需求度很高,有很大生产空间。

短视频更容易形成粉丝经济。与短视频资讯相比,以后文字则会偏向更高效的逻辑传递。

一个变化是,今年视频内容付费比例增长,二次元已经开启货币化、人群有了支付能力。

很多自媒体人可能会说,不懂技术如何创作短视频呢?

其实技术方面真的不难,最难的是内容方面。不然李安的新《比利·林恩漫长的中场休息》就不会被口水淹没,说只炫技术而内容故事不佳了。 而做内容正是很多自媒体人已经具备的能力:内容生产能力、讲故事的能力。随趋势而动只需要换一种媒介、换一种展现方式。

只从技术层面讲就没有那么复杂了。大家的智能手机都有了视频拍摄功能,而很多APP或者电脑软件也有视频编辑功能。同时,互联网上有非常多视频素材,推荐一下Wochit,是提供一站式视频素材的获取平台。

不过,如果是VR的内容制作者,还需要考虑一下如果如今的头盔被淘汰,内容是否也要淘汰呢? 内容生产者在跟上技术脚步的同时,还需要考虑能不能在技术革新、设备更迭时,尽量提升自身内容可移植率,虽然那并不容易。

未来会是一个“万物皆媒,人机合一,自我进化”的时代,智媒时代给媒体带来全流程变化,你会不会成为下一个随风而起的网红级别的自媒体人呢?

人工智能与物联网的关系:其实是相辅相成、互相联系,两者结合,可以实现物联网和人工智能的利益优势。

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。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。

物联网(Internet of Things,简称IoT)是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术,实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程,采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息。

通过各类可能的网络接入,实现物与物、物与人的泛在连接,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

一,人工智能为物联网提供强有力的数据扩展:

物联网可以说是互联设备间数据的收集与共享,而人工智能是将数据提取出来后做分析和总结,促使互联设备间更好的协同工作。

二,人工智能让物联网更加智能化:

人工智能技术可以帮助物联网应用进行智能检测,尤其面对一些突发事件时,可以采取相关措施,提高了处理突发事件的准确度。

三,人工智能有助于物联网提高运营效率:

人工智能通过分析、总结数据信息,从而解读企业服务生产的发展趋势,并且对未来事件做出预测。从数据分析上去发现可能出现问题的几率,并做出预警提醒,这样一来,会从很大程度上减少故障影响,提高运营效率。


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