網絡安全依然成了最近的熱詞之一了，網絡不是萬能的，它存在著便利，但我們時刻也是面臨著危險。網絡欺詐的事件已經是層出不窮，那我們又該如何去解決它。

　　物聯中國訊 10月9日消息，不管是現在，還是將來，網絡安全將面臨著嚴峻的考驗。隨著人工智能被應用于各個垂直領域，網絡安全面臨的新的挑戰，也為人工智能的大展身手帶來了重要的契機。

　　2016年全球互聯網用戶達到35億人，約占世界總人口的一半。到2020年，接入互聯網的終端設備預計將達到120億臺。而隨著智能設備的廣泛應用，大規模普及的物聯網必將為攻擊者提供大量新機會，工作與生活的界限愈加模糊，一臺聯網設備，只要被攻陷，從銀行等財務信息到健康等個人信息，則可能全部泄露。而在互聯時代，只要攻克一臺設備，其他設備就可能瞬間被瓦解。

　　當然，在網絡安全領域，對威脅的識別，并非一蹴而就，而是漸進發展的過程。隨著移動互聯網的發展，有大量設備產生各式各樣的日志，因此在日志管理和分析方面，有了長足的發展。將機器學習用于網絡安全，在很多場景，預測精度并不能達到0.000001的誤報標準。從這個角度來說，人工智能也只是輔助手段，還需要與傳統手段結合。然而，將人工智能用于網絡安全則有另外的優勢，那就是提高分析效率。人工智能的典型作用是代替人類做大量重復的勞動，比如用人工智能分析影像圖片，將影像醫生從低效率的重復勞動中解放了出來。

　　數據顯示，中國目前對網絡安全人才的總需求量超過70萬，每年增加的人才卻不過兩三萬，缺口高達95%。而且，一個分析師每天能分析的漏洞卻是非常有限的。人工智能需要網絡安全來限制其邊界，實行保護式發展。當人工智能發展到超級階段，出現反抗人類的時候，也需要從網絡安全技術的角度去限制人工智能。例如2016年HBO發行的科幻類連續劇《西部世界》刻畫了人工智能的自主意識，出現了人工智能反抗人類的情景。

　　實際上，聚焦于人工智能領域，應用無監督學習算法技術的公司不多，原因在于該算法有一定的技術壁壘，需要深入了解人工智能前沿的理論知識和基礎算法；同時需要結合一定的場景，開發出跨行業的產品和解決方案，需要了解企業的真實需求；以及需要保持技術敏感性，與業內的大數據、安全、開源等平臺、技術相結合，了解企業的平臺特性、用戶的使用習慣等。專業人士表示要想解決網絡欺詐難題，必須聚焦于人工智能，深入了解人工智能前沿的理論知識與基礎算法，開發出跨行業的產品和解決方案。伴隨著DataVisor深入應用國際領先的無監督學習算法，勢必會提高中國全行業線上的反欺詐水平。

　　人工智能為網絡安全提供了新思路，復雜的網絡環境又不斷倒逼技術創新，研究機構Gartner預計，到2018年，全世界將有60億臺設備用上人工智能技術，而隨著大數據的應用，人工智能逐漸走入千家萬戶并顯示出巨大的市場空間。