人工智能在网络安全应用领域

人工智能涉及多个领域，如今，科技的迅速发展与计算机网络技术的不断提升，人们更多的使用网络来处理生活中的各种事情，例如办公、娱乐、社交等，越来越多的个人隐私暴露在网络上，利用传统的网络安全方式维护隐私问题已经无法满足人们需求，那么人工智能技术在网络安全领域提供了一个更好的保障。

人工智能在网络安全领域应用

近年来，Agent系统、神经网络、顾问系统、机器学习等人工智能技术在网络安全防御中涌现出很多研究成果。总体而言，目前人工智能重点应用在网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。

入侵检测技术

入侵检测技术是利用各种手段方式，对异常网络流量等数据进行收集、筛选、处理，自动生成安全报告提供给用户，如DDoS检测、僵尸网络检测。目前神经网络、分布式Agent系统、顾问系统等都是重要的人工智能入侵检测技术。这也是当前网络安全领域使用最普遍的人工智能技术。传统的入侵检测技术在检测速度、检测范围和体系结构等方面均存在短板。为了弥补这些短板，智能入侵检测系统借助人工智能中的模糊信息识别、规则产生式专家系统、数据挖掘和人工神经网络等技术，提升入侵检测效率，并且可以最大程度地抵御来自于各方病毒入侵所带来的潜在威胁。

垃圾邮件阻止系统

现如今计算机网络快速发展，电子邮件被广泛应用，为人们的工作以及商务活动的开展提供便利。对于一些不法分子，利用这一特点在其注入病毒，当邮件传递时，病毒就会导入网络中，打开邮件或链接时，病毒就会注入到计算机中，影响计算机的运行，导致信息的丢失或损坏。
针对这一情况，人工智能应用在反垃圾邮件系统中，除了可以保护用户数据的安全外，最主要的是可以检测扫描用户邮件并进行智能识别，及时发现其中的敏感信息，同时采取有效防范措施阻止恶意邮件，使用户免受垃圾邮件骚扰之忧。

智能防火墙系统

防火墙作为网络安全设备已被普遍应用。防火墙圈定一个保护的范围，并假定防火墙是唯一的出口，然后防火墙来决定是放行还是封 锁进出的包。传统的防火墙有一个重大的理论假设―如果防火墙拒绝某些数据包的通过，则一定是安全的，因为这些包已经被丢弃。但实际上防火墙并不保证准许通过的数据包是安全的，防火墙无法判断一个正常的数据包和一个恶意的数据包有什么不同，而是要求管理员来保证该包是安全的。而智能防火墙引用的识别技术，可以很好地自行分析和处理相应的数据，同时又能巧妙地融合代理技术和过滤技术，不但可以降低计算机对数据的运算量，还能拓宽监控范围，有效地拦截对网络有害的数据流，从而更好地保障网络环境的安全。

恶意软件防御

预测性恶意软件防御技术通过使用机器学习和统计模型，寻找恶意软件家族特征，预测进化方向，提前进行防御。当前，在病毒恶意软件持续增加和勒索软件突发涌现的情况下，企业对于恶意软件的防护需求非常迫切，市场上涌现一批应用人工智能技术的相关产品系统。2016年9月，安全公司SparkCognition打造人工智能AI驱动的“认知”防病毒系统DeepArmor，可准确发现和删除恶意文件，保护网络免受未知网络安全威胁。