人工智能在网络安全中的重要性

Posted 2023-04-05 鲸落✗

介绍：

人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，基于某些独特的算法和相关数学计算，使机器能够拥有人类的决策能力。另一方面，网络安全包括保护虚拟世界免受网络攻击和威胁的安全措施。人工智能能够通过采取与精确算法和数学计算相关的安全措施来保护和清理网络空间。随着人工智能在现代世界中的作用增加，对网络安全的威胁已成为一个严重的问题。

AI 如何识别和防止网络攻击：

人工智能可以轻松识别来自各种网络平台和基于高安全性的官方网站对网络空间的攻击。为了发起网络攻击，黑客使用勒索软件、恶意软件和其他工具进行渗透测试并发现系统中的漏洞。最后，他们利用漏洞来破解系统。从这种情况来看，需要高安全性的站点依赖于AI作为检测网络攻击的主要方法。为了防止网络攻击，网站的负责人会像黑客一样思考。在这里，人工智能将被用于黑客的思维方式并试图破解安全代码。因此，像Norm Shield记分卡这样的软件工具是基于人工智能的，可以使网站远离黑客的网络攻击。

超越传统安全措施的人工智能范围：

传统上，安全措施依赖于防病毒软件，如防火墙，快速修复和其他工具来检测和防止Web安全威胁。从这种情况来看，软件的及时更新和负责安全的人员的态度将决定网站或虚拟平台的安全级别。人工智能依赖于机器学习、深度学习、自然语言处理等创新技术，使黑客难以访问存储在计算机中的服务器和其他有价值的信息。

人工智能减少了人类对网络安全事务的参与：

网络安全专业人员的任务是密切关注网站的安全性。这限制了人工智能参与网络安全事务的范围，因为人类通过做出与网络安全相关的决策来控制一切。网络安全专业人员很难在没有休息、假期或休假的情况下工作数小时。而人工智能可以毫无中断地处理类似的情况，因为它被编程为处理高风险的情况而没有任何担忧。

结论：

人工智能经历了快速的变化，从单纯的技术援助到网络安全专家，以应对与检测和预防网络攻击相关的挑战。在机器语言的帮助和支持下，人工智能可以发现网络安全威胁，并通知当局采取适当措施立即纠正。因此，参考现代背景，人工智能的作用正在增加信息技术的各个部门，如网络安全、软件测试和数据安全。

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第2章　高等数学基础
第3章　微积分的基本思想
第4章　泰勒公式与拉格朗日乘子法
第5章　将研究对象形式化—线性代数基础
第6章　从数据中提取重要信息—特征值与矩阵分解
第7章　描述统计规律 1—概率论基础
第8章　描述统计规律 2—随机变量与概率估计
第9章　随机变量的几种分布
第10章　数据的空间变换—核函数变换

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人工智能中神经网络最重要的运算--卷积的介绍

人工智能中最重要的运算：卷积的介绍
如之前所说，连接派的主打算法是卷积神经网络。它是1989年由 Yan LeCun 提出的，在此之前，神经网络中是使用普通的矩阵乘积运算。卷积神经网络非常擅长处理图片类型的数据，它之所以得名，是因为此网络中最重要的运算就是卷积运算，几乎占了90%以上的比重。

卷积是什么？

卷积是数学中的一种运算：通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数。“卷积”即代表了最终的结果也代表了中间计算的过程。其数学公式如下图所示：

卷积是求函数 g 在移动过程中和另外一个函数 f 的重叠部分之和。需要先把函数 g 沿坐标竖轴反转，然后沿横轴移动。在这个过程中两个函数的重叠部分函数值乘积求积分。

图形化解释

从 MathWorld 网站看到两个很形象的动图：

a. 两个矩形脉冲函数的卷积

b. 两个高斯函数的卷积：

图中红色和蓝色曲线是函数 f 和 g，可以看到 g 在沿着横轴正方向在平移。灰色区域代表两个函数的乘积部分。而绿色曲线是卷积的结果，它是以 t 为变量的交集部分乘积的积分函数。

图片处理中的应用

卷积在信号处理等很多领域都有应用。比如统计学中，加权的滑动平均是一种卷机。概率论中，两个统计独立变量X与Y的和的概率密度函数是X与Y的概率密度函数的卷积。电子工程与信号处理中，任一个线性系统的输出都可以通过将输入信号与系统函数（系统的冲激响应）做卷积获得。

这里为了方便直观理解，我们举例说明卷积在离散场景如图片处理中的几类典型应用。对于同一个建筑，通过使用不同的函数 g，在图片处理软件比如PS 或者 gimp 中叫过滤器 ，可以得到不同效果。

正常的图片：

模糊化

边缘检测

上述右边的图片，是使用左侧给出的矩阵，在以步长为一的情况下，从图片左上角进行对应元素的矩阵乘法得到输出图片中的一个像素。其过程的动态图如下：

举例

DeepLearning 这本电子书中举了一个很形象的例子。假设我们使用一个激光传感器来跟踪宇宙飞船的位置。激光传感器提供了一个简单的输出 x(t)，代表了某个时刻t，飞船的位置。x和t取值都是实数，我们可以在任意时刻获取位置。

现在因为激光传感器有一些噪音，为了在预估飞船位置时降噪，我们想平均一下几次的测量值。当然最近的测量权重应该越大，因为时间越近，测量越接近真实情况。此时可以使用加权函数w(a)，a是从测量那一刻开始逝去的时间，比如a=0 时刻是刚开始测量，a=m 代表已经开始测量 m 时间了。如果把这个权重应用到每个时刻，就可以得到一个新函数 s ，提供了宇宙飞船位置的平滑估计：

   

在上述这个例子里 w 函数需要是一个有效的概率密度函数，否则输出不会是一个加权平均值。

参考资料：

1. 维基百科 卷积

2. Deep Learning Book

3. MathWorld Convolution

4. Convolution Matrix