随着萬物互聯時(shí)代的來(lái)臨，互聯網以“開(kāi)放”“包容”的姿态接納各類型設備的接入，在帶來(lái)更加便捷生(shēng)活的同時(shí)，各類意想不到的網絡安全隐患便悄悄的潛伏在我們周圍。2017年WannaCry病毒與Petya病毒席卷全球，在短(duǎn)短(duǎn)幾小(xiǎo)時(shí)內(nèi)襲擊100多(duō)個(gè)國家(jiā)和(hé)組織機構，對于人(rén)們的心理(lǐ)、财産和(hé)隐私信息産生(shēng)了嚴重影(yǐng)響。

如今，網絡安全的邊界愈發模糊，如何利用人(rén)工智能更好地結合與提升網絡安全産業将會(huì)成為(wèi)行(xíng)業領域的研究熱點。未來(lái)十幾年，人(rén)工智能将無處不在，其強大(dà)的計(jì)算(suàn)能力、深度學習的能力與“天生(shēng)自帶”的自動化屬性相結合，将為(wèi)人(rén)工智能裝上(shàng)前進的發動機，在不斷完善解決問題的同時(shí)，也在不斷與更多(duō)的領域相結合。

值得(de)關注的是，由于網絡病毒數(shù)量與類型的逐漸上(shàng)漲，讓網絡安全再度受到了前所未有(yǒu)的關注，同時(shí)随着人(rén)工智能的迅速發展，其優越的自動化作(zuò)用在網絡安全防禦和(hé)攻擊方面發揮着越來(lái)越重要的作(zuò)用。

在Gartner 2017年度新興技(jì)術(shù)成熟度曲線報告中，無處不在的人(rén)工智能已經部署在深度學習、自動駕駛、目标識别、人(rén)臉識别、人(rén)機對話(huà)、認知計(jì)算(suàn)、商業無人(rén)機、對話(huà)用戶界面、企業分類法和(hé)本體(tǐ)管理(lǐ)、機器(qì)學習，智能微塵、智能機器(qì)人(rén)，智能空(kōng)間(jiān)等等新興技(jì)術(shù)領域。

同樣，在安全領域人(rén)工智能也為(wèi)行(xíng)業發展帶來(lái)了新契機。安全是行(xíng)業發展的前提，發展是安全的保障，人(rén)工智能的自動化以及強大(dà)的數(shù)據分析能力，為(wèi)實現更快、更精準的漏洞發現和(hé)修複帶來(lái)可(kě)能，同樣越來(lái)越多(duō)的企業和(hé)廠商也開(kāi)始利用其優點對抗網絡安全威脅與網絡異常檢測，升級網絡安全檢測體(tǐ)系。

但(dàn)回溯曆史，自從有(yǒu)了互聯網，就有(yǒu)了網絡攻擊，雖然人(rén)工智能的學習能力很(hěn)強，但(dàn)也許有(yǒu)時(shí)你(nǐ)也會(huì)發現它們存在很(hěn)蠢的一面。上(shàng)海交通(tōng)大(dà)學軟件學院教授陳海波說過，“人(rén)工智能最讓他感到震撼的是，在一個(gè)封閉的環境可(kě)以做(zuò)得(de)如此之好，但(dàn)讓他感到失望的是，在一個(gè)開(kāi)放的環境卻做(zuò)得(de)如此之差。”

由于現代的計(jì)算(suàn)機還(hái)不具備複雜的抽象思考能力，與我們想象中的智慧生(shēng)活還(hái)相差甚遠，就目前的深度學習系統而言是很(hěn)容易被欺騙的，自動駕駛系統、人(rén)臉識别算(suàn)法和(hé)工控系統等等均存在安全漏洞，都會(huì)給黑(hēi)客留有(yǒu)可(kě)乘之機。還(hái)有(yǒu)另一種情況，就是黑(hēi)客運用人(rén)工智能的工具和(hé)技(jì)術(shù)實現入侵，不聲不響的竊取你(nǐ)的隐私數(shù)據。