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关于机器学习在网络安全中的五大误解

机器学习已经渗透到了人类活动的所有领域,它不仅在语音识别、手势识别、手写识别和图像识别上起着关键的作用,这些领域如果没有机器学习在现代医学、银行、生物信息和存在任何质量控制的行业中都是一个灾难。 甚至机器没有学习和生成的能力,连天气预报都无法做出。但是此时我想澄清一些问题:关于机器学习在网络安全领域的使用中存在的一些误解。 误解一:网络安全中的机器学习是新鲜玩意 由于某种原因,在网络安全中的人工智能技术变成了过去流行的东西。如果你没有长期关注过这个主题,你可能会认为这是新的东西。 一些场景:第一个机器学习算

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开讲 | 对抗样本攻击,AI安全专家90分钟聊GAN货

刚刚我们在音频里所提到的,是一年前轰动全球的大事件: 2016年5月7号,在美国的佛罗里达州,一辆特斯拉径直撞上一辆行驶中的白色大货车,酿成了世界上自动驾驶系统的第一起致命交通事故。 照理说,特斯拉配备的是当今最顶尖的自动驾驶技术,对这里的人工智能来说,区分好一朵白云和一辆白色大货车,不该是最起码的要求吗? 事实却是,人工智能在很多地方都不如三岁的小孩,而且很容易被愚弄,黑客们也正在利用这一点。 为此,我们特地请到张重阳博士,深入来聊人工智能的安全话题。我们先来看看张博士对此的介绍。 警惕人工智能中的木

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云计算 vs. 本地数据中心 谁更安全?

目前,云计算在安全方面仍然差强人意,但是在不久的将来,云计算的安全性要比传统本地IT更高。下面就让我们来看看为什么将会是这样。 大数据威胁智能感知系统 公有云将能够很好地变成数据安全的平台。抓取互联网数据,如网站请求和电子邮件样本,然后通过运行大数据安全智能感知系统,就能发现全球的恶意软件和网络入侵意图。我们越快地利用云计算来定位威胁并精确地确定威胁的范围,就能越快地改变我们的基础设施以抵御那些威胁。 加密证书和密钥管理 目前在任何企业环境中,移动数据已经超越了传统安全的边界,其中加密成为一个越来越重要的环

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