在现代IT环境中，网络威胁日益突出。人们需要探索人工智能在网络安全中的六个最常见的角色及其产品。
越来越多的企业采用人工智能技术，为他们在现代IT环境中的安全工作提供帮助。数据、设备、处理能力、算法和网络系统的指数级增长(对于21世纪的任何企业而言都是宝贵的资产)也伴随着新的风险和漏洞。调研机构Gartner公司在2018年12月发布的一份报告中称，数据安全、基础设施保护和云安全是安全支出增长最快的领域，预计全球企业2019年将在网络安全风险管理方面支出约1370亿美元。
面对这一现实，很多企业已经意识到，仅仅采取被动措施是不够的;它们不仅必须扩展和自动化威胁应对计划，还必须制定积极的措施。
人工智能的功能是由一系列的技术支持的，比如机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理，以检测模式并作出推论。在网络安全领域，人工智能在网络安全中的作用是识别用户、数据、设备、系统和网络行为模式，并区分异常和正常。它还帮助管理员分析大量数据，调查新类型威胁，以及更快地响应和应对威胁。
根据Kaleido Insights公司对网络安全市场和供应商的研究和分析，以下是六个常见的使用案例，其中一些供应商为下一代网络安全产品铺平了道路。
1.安全分析师和加强安全运营中心(SOC)
人工智能在网络安全中最常见的用例之一是对分析师的支持。毕竟，人工智能不太可能取代有经验的安全分析师。在机器擅长的领域，例如，分析大数据、消除人员疲劳并使其摆脱繁琐的任务，这样他们就可以利用更加复杂的技能(例如创造力、细微差别和专业知识)来增强人们的能力。在某些情况下，分析人员扩充涉及将预测分析合并到安全运营中心(SOC)工作流中，以进行分类或查询大数据集。
Darktrace公司的Cyber AI Analyst是一个软件程序，通过只显示高优先级事件来支持分析师。同时，它查询海量数据并在整个网络中枢收集调查背景，进行调查并整理低优先级案件。通过分析Darktrace的分析师如何调查警报来训练在数千个部署中开发的数据集，Cyber AI Analyst使用多种机器学习、深度学习和数学技术来处理n维数据，以机器速度生成数千个查询，并进行调查所有并行威胁。
2.新的攻击识别
尽管恶意软件或其他类型的威胁检测已经存在了很多年，通常是将可疑代码与基于签名的系统相匹配，但人工智能现在正在将技术转向推断，以预测新的攻击类型。通过分析大量的数据、事件类型、来源和结果，人工智能技术能够识别新的攻击形式和类型。这一点非常关键，因为攻击技术会随着其他技术的进步而不断发展。
FireEye公司在其MalwareGuard产品中提供了一种新的攻击识别示例。它使用机器学习算法来发现新的、变形的或高级的攻击，其中签名尚未被创建或尚未存在。其引擎利用了私人和公共数据源，其中包括大约1700万个部署的端点安全代理、基于超过100万个攻击响应小时的攻击分析，以及通过全球和多语种安全分析网络收集的情报。
3.行为分析和风险评分
行为分析技术已经在一些不那么关键的领域(比如广告领域)中率先出现，现在正朝着身份认证和反欺诈的关键用例发展。在这里，人工智能算法挖掘大量的用户和设备行为模式、地理位置、登录参数、传感器数据以及大量数据集，以获得用户真实身份。
万事达卡公司的NuData Security是一个利用多因素大数据分析来评估风险，并为端点和用户安全性开发每个事件的动态配置文件的平台。该公司使用机器和深度学习来分析四个领域：
4.基于用户的威胁检测
从内部威胁到特权滥用和管理滥用再到黑客，人类是网络风险的重要而多样的载体。因此，人工智能技术应运而生，以检测用户在IT环境中的交互方式的变化，并描述他们在攻击环境中的行为特征。
LogRhythm公司正在使用其下一代SIEM平台CloudAI来进行基于用户的威胁检测。具体来说，该公司将不同的用户帐户(科学、工作电子邮件、个人云存储)以及相关的标识符(例如用户名和电子邮件地址)映射到实际用户的身份，以建立全面的行为基准和用户配置文件。此外，CloudAI旨在随着时间的推移而发展，以用于当前和将来的威胁检测。分析师在正常的调查过程中对系统进行培训，并从整个平台的扩展客户群中收集数据以进行威胁培训。CloudAI还可以配置模型以通过连续调整进行自我修复，而无需人工干预。
Vectra AI公司通过分析攻击生命周期对这种用例采用了差异化的方法。使用大约60种机器学习模型来分析攻击者在攻击生命周期中可能执行的所有行为，其中包括远程访问工具、隐藏通道、后门、侦察工具，凭证滥用和过滤。该公司声称，其Cognito平台颠覆了传统的基于用户的威胁检测方法，为防御者提供了多种机会来检测攻击者。
5.跨端点终止链的设备上检测
移动设备在企业中的兴起，开启了网络安全威胁的新时代，改变了端点安全的本质。企业通常管理传统的端点，比如笔记本电脑，而现在的移动“系统管理员”是最终用户。无论是员工、消费者还是黑客，都会采用下载、应用程序、通信渠道和网络交互等服务。此外，应用程序通常都在自己的容器中，这限制了传统的补丁管理。这种根本不同的配置意味着，攻击者的目标是通过提供根访问漏洞来持久化，从而危害整个设备，同时有效地避开企业网络。因此，移动端点保护必须保护整个杀伤链——从仿冒应用程序或网络的钓鱼尝试到各种不同的恶意攻击类型。在这里，管理员将机器学习应用于每个攻击向量，而不是为每个攻击向量部署不同的检测系统，以便预测任何给定点交互威胁系统接管的可能性。
Zimperium公司是一家专门从事移动终端安全的公司，它使用机器学习在整个移动杀伤链中提供设备上检测，监控所有恶意软件、网络钓鱼、设备、应用程序和网络交互。虽然目前没有在设备上运行机器学习模型，但Zimperium在通过基于云计算的深度学习技术派生的设备上部署了基于机器学习的检测技术，在7000万多台设备上使用，它监控来自所有恶意软件、网络钓鱼、设备、应用程序、网络交互的所有矢量的匿名数据，使用云计算技术分析特定的攻击路径，识别来自信号的噪声，运行测试场景，并部署分类器以改进逻辑和算法，然后应用于设备上检测。这个循环对于在当前和新的威胁类型(贯穿整个杀伤链)攻击或实现持久接管之前进行检测至关重要。
6.断开连接的环境中的主动安全性
随着数据和设备渗透到物理世界，保护和减少平均检测和响应时间的能力成为连接和计算能力的问题。越来越复杂的技术基础设施意味着对其运营的安全性和效率的更大需求，这些基础设施可以在航空、能源、国防和海事等关键任务环境中实现数据价值。在这些环境中，计算密集度更高的人工智能应用程序仍处于萌芽状态，但新技术不断涌现，可以通过本地支持促进基于机器学习的脚本、文件、文档和恶意软件分析的安全性。
SparkCognition公司自称是一家人工智能公司，而不是一家安全公司，该公司支持在断开连接的环境中使用的应用程序。当地911调度中心采用其应用程序管理其托管的敏感信息。SparkCognition公司的Deeparmor通过现场管理控制台运行。具体来说，DeepArmor使用机器学习对大约20,000个独特文件功能进行静态文件分析，以确定在几秒钟内恶意活动的可能性。尽管管理人员必须在这些环境中人工执行模型更新，但DeepArmor没有签名要求，这意味着它不需要每日签名扫描。
人工智能在网络安全中的作用正在扩大
当然，还有其他一些规模较小的用例可用于将机器学习和深度学习应用于网络安全需求，其中包括以下内容：
尽管机器学习具有很大的潜力，但它并不是灵丹妙药，它只是一种工具。人工智能取决于数据的质量，而在安全性方面，这不仅仅意味着大数据，还意味着多语言的实时数据，最重要的是良好的数据。它的成功需要安全专家和数据科学家之间的合作。
尽管有很高的营销要求，但现实情况是，企业安全环境是巨大的、动态的网络，管理人员必须根据持续的、不可预测的、内部和外部的威胁向量不断地监视、审计和更新。人工智能在检测、调查和应对威胁的能力方面引入了各种增强功能，但它是人员与技术的结合，能够在不断发展的安全环境中真正管理全方位的威胁。
20世纪化学发展的基本特征和21世纪化学的发展趋势是什么？
21世纪化学的发展趋势一）提高灵敏度这是各种分析方法长期以来所追求的目标。 当代许多新的技术引入分析化学，都是与提高分析方法的灵敏度有关，如激光技术的引入，促进了诸如激光共振电离光谱、激光拉曼光谱、激光诱导荧光光谱、激光光热光谱、激光光声光谱和激光质谱的开展，大大提高了分析方法的灵敏度，使得检测单个原子或单个分子成为可能。 又如多元配合物、有机显色剂和各种增效试剂的研究与应用，使吸收光谱、荧光光谱、发光光谱、电化学及色谱等分析方法的灵敏度和分析性能得到大幅度地提高。 （二）解决复杂体系的分离问题及提高分析方法的选择性迄今，人们所认识的化合物已超过1000万种，而且新的化合物仍在快速增长。 复杂体系的分离和测定已成为分析化学家所面临的艰巨任务。 由液相色谱、气相色谱、超临界流体色谱和毛细管电泳等所组成的色谱学是现代分离、分析的主要组成部分并获得了很快的发展。 以色谱、光谱和质谱技术为基础所开展的各种联用、接口及样品引入技术已成为当今分析化学发展中的热点之一。 在提高方法选择性方面，各种选择性试剂、萃取剂、离子交换剂、吸附剂、表面活性剂、各种传感器的接着剂、各种选择检测技术和化学计量学方法等是当前研究工作的重要课题。 （三）扩展时空多维信息现代分析化学的发展已不再局限于将待测组分分离出来进行表征和测量，而是成为一门为物质提供尽可能多的化学信息的科学。 随着人们对客观物质的认识的深入，某些过去所不甚熟悉的领域，如多维、不稳态和边界条件等也逐渐提到分析化学家的日程上来。 例如现代核磁共振波谱、红外光谱、质谱等的发展，可提供有机物分子的精细结构、空间排列构型及瞬态等变化的信息，为人们对化学反应历程及生命过程的认识展现了光辉的前景。 化学计量学的发展，更为处理和解析各种化学信息提供了重要基础。 （四）微型化及微环境的表征与测定微型化及微环境分析是现代分析化学认识自然从宏观到微观的延伸。 电子学、光学和工程学向微型化发展、人们对生物功能的了解，促进了分析化学深入微观世界的进程。 电子显微技术、电子探针X射线微量分析、激光微探针质谱等微束技术已成为进行微区分析的重要手段。 在表面分析方面，电子能谱、次级离子质谱、脉冲激光原子探针等的发展，可检测和表征一个单原子层，因而在材料科学、催化剂、生物学、物理学和理论化学研究中占据重要的位置。 此外，对于电极表面修饰行为和表征过程的研究，各种分离科学理论、联用技术、超微电极和光谱电化学等的应用，为揭示反应机理，开发新体系，进行分子设计等开辟了新的途径。 五）形态、状态分析及表征在环境科学中，同一元素的不同价态和所生成的不同的有机化合物分子的不同形态都可能存在毒性上的极大差异。 在材料科学中物质的晶态、结合态更是影响材料性能的重要因素。 目前已报道利用诸如阳极溶出伏安法、X射线光电子能谱、X射线荧光光谱、X射线衍射、热分析、各种吸收光谱方法和各种联用技术来解决物质存在的形态和状态问题。 （六）生物大分子及生物活性物质的表征与测定70年代以来，世界各发达国家都将生命科学及其有关的生物工程列为科学研究中最优先发展的领域，在欧、美、日等地区和国家具有战略意义的宏大研究规划“尤利卡计划”，“人类基因图”及“人体研究新前沿”中，生物大分子的结构分析研究都占据重要的位置。 我国在2000年前发展高技术战略的规划中，也把生物技术列为七个重点领域之一。 一方面生命科学及生物工程的发展向分析化学提出了新的挑战。 另一方面仿生过程的模拟，又成为现代分析化学取之不尽的源泉。 当前采用以色谱、质谱、核磁共振、荧光、磷光、化学发光和免疫分析以及化学传感器、生物传感器、化学修饰电极和生物电分析化学等为主体的各种分析手段，不但在生命体和有机组织的整体水平上，而且在分子和细胞水平上来认识和研究生命过程中某些大分子及生物活性物质的化学和生物本质方面，已日益显示出十分重要的作用。 七）非破坏性检测及遥测它是分析方法的又一重要外延。 当今的许多物理和物理化学分析方法都已发展为非破坏性检测。 这对于生产流程控制，自动分析及难于取样的诸如生命过程等的分析是极端重要的。 遥测技术应用较多的是激光雷达、激光散射和共振荧光、傅里叶变换红外光谱等，已成功地用于测定几十公里距离内的气体、某些金属的原子和分子、飞机尾气组成，炼油厂周围大气组成等，并为红外制导和反制导系统的设计提供理论和实验根据。 （八）自动化及智能化微电子工业、大规模集成电路、微处理器和微型计算机的发展，使分析化学和其它科学与技术一样进入了自动化和智能化的阶段。 机器人是实现基本化学操作自动化的重要工具。 专家系统是人工智能的最前沿。 在分析化学中，专家系统主要用作设计实验和开发分析方法，进行谱图说明和结构解释。 80年代兴起的过程分析已使分析化学家摆脱传统的实验室操作，进入到生产过程、甚至生态过程控制的行列。 分析化学机器人和现代分析仪器作为“硬件”，化学计量学和各种计算机程序作为“软件”，其对分析化学所带来的影响将会是十分深远的。
怎样买车最省钱，贷款还是全款
一、全款买车的人是怎么考虑的？全款买车这事在中国还是很普遍的，其一是因为很大一部分人不喜欢那种欠债的滋味，其二是很多人认为贷款买车是不靠谱的，要比购车时的总价贵出不少。 所以很多全款购车的“土豪”宁可在缺钱时，管亲戚朋友借钱，也不愿意进行贷款购车。 其实全款买车的人分两种，第一种就是不差钱的土豪，因为全款买车是最省心最省力的方法，这种人咱们暂且不谈。 而另外一种人，则是敲打着小算盘之后决定全款买车的，因为全款购车确实能比贷款购车能省下一笔钱，不用想着每月的还款，不用交那些多余的手续费，日后的事谁也说不好，反正先把眼前的利抓住了再说！二、贷款买车的人都是怎么想的？在近些年，“提前消费”已经成为了一件很普遍的事，贷款买车自然也成为了主流的购车模式。 因为提前花着别人的钱，来改善自己的生活，那么，贷款买车的人都是怎么考虑的呢？1决不能忽视的通货膨胀问题我们要计算一下通胀所带来的货币贬值，2016年的CPI增长了2.01%，而三年来，每年的物价上涨基本都在8%~10%，相当于现在的100块钱，过了三年后，那100块钱就会变成70多块钱，你用三年后的钱支付现在花的，是不是相当于自己省钱了？2首付之后，用剩下的钱来以钱养钱如果是贷款买车，交完首付之后的钱应该怎么办呢？存银行吃利息可绝不是一个好方法。 其实我们大可以用剩下的钱去做投资理财，一般市面上的优惠的贷款利率为4-5%，有的甚至还会贴息、零利息，而一些理财产品的收益率高达7%（收益率太高的慎入），那么用贷款的钱作为理财投资就可以获得至少2%以上的回报率。 三、贷款买车玄机多、套路深上面夸了这么多贷款买车的好处，或许有的用户都以为小编我是银行或者4S店的人了，为了避免误会咱们再聊聊贷款买车里面的“套路”。 1贷款车必须在店里上全保“全保”只是一个模糊的概念，在保险公司里并没有全保的确切含义，也就是说4S店强制你上保险的种类、保额，所上保险的种类是否有用根本不考虑，你只需要掏钱就行了。 因为你虽然买了车，但产权并不是你的，而是放款机构的，万一在使用过程中车辆有损伤必须有人赔偿，那这个人就是保险公司了，所以保险上的很全。 2别被“0利率”蒙蔽，还有服务费呢！现在有很多家品牌车型都打出了“零利率贷款”的购车方式。 虽享受免息待遇，但其中也是有“陷阱”的，往往在贷款购车时，很多商家会收取相应的服务费，所以零利率贷款购车跟全款购车还是有差别的。 另外，具体的服务费因品牌车型而异。 基本上贷款金额在10万元以上30万元以下时，很多商家收取的服务费区间为2000-5500元。 服务费的金额是厂家根据不同车型统一定的。 3那该死的手续费手续费这东西确实很让人抓狂，根本没规律可循，一个4S店一个样，良心的收个两三千，黑心的敢收五六千，总之是一片乌烟瘴气。 那么这个手续费到底是干嘛用的呢？呵呵，谁也说不清，只能说这是一个绕不开的“潜规则”吧。 更多解释如下：1. 通常在银行直接贷款利率会在10%左右，如果在车商那里办理贷款的话，利率会高2个百分点左右，所以车商一般会更加倾向于劝说你在他们呢那里办理汽车贷款，告诉你各种贷款的好处，企图利用信息不对称，赚取较高的利率差（小伙伴们去之前最好做好功课）。 2. 注意贷款的计算方法是复利，不是单纯的线性算法，我们以3年期年利率9.5%为例， 一款50万的汽车，如果0首付购买的话，除开各种税费只计算车本身价格，每个月需要付16,016元，3年下来总计要指出576,593元，三年的差价为 576,593 － 500,000 = 76,593 元人民币。 比本金多出15.31%。 3. 所以，如果贷款的话，需要在三年的时间里多付的钱介于 0－76,593 之间。 就目前的大部分理财产品来说，要达到三年15.31%的回报率(平均每年4.8%左右），还是很有可能的。 所以对于有比较好的投资渠道的朋友可以考虑贷款买车。 如果没有更好的投资渠道，全款买车也许是更好的选择。
SD-WAN如何保障端到端的网络？
SD-WAN是否可以跨所有元素实现端到端自动化？
孤立地看，SD-WAN 自动化确实提供了一些显着的好处和增强功能。 但是，要使市场真正从 AIOps 和自动化中受益，所有 SD-WAN 元素都需要通过 API 集成相互通信。 这种通信将使系统能够对 WAN 边缘设备进行自动更改，并反映云资源配置的更改，例如 Microsoft Azure、AWS 和 Google Cloud。 如果将所有元素整合到一个单一的整体方法中，人工智能决策和自动化可以应用于整个系统，而不是孤立每个组件。
服务提供商和供应商还受益于统一自动化，它支持跨 SD-WAN 覆盖和底层进行部署并增加客户价值，将所有内容整合在一起。
自动化的准确性
自动化还可以减少进行更改时的人为错误。 由于糟糕的服务质量 (QoS) 配置，过去 20 年中几乎所有 MPLS 部署都遇到了性能问题。 许多客户甚至取消了 QoS 以改善用户体验。 借助人工智能和自动化，QoS 可以从一开始就正确实施，并随着人工智能随着时间的推移了解性能属性而不断发展。
机器学习为所有技术提供了答案
SD-WAN 目前提供基本的自动化，例如纠错和路径选择。 为确保自动化提供显着优势，人工智能必须专注于业务意图结果。
预期结果是确保网络按照既定策略运行，无论发生什么变化。 IT 团队可以部署新的思维和策略来实现更好的业务成果和用户体验。 如果预期配置不起作用或造成网络问题，机器学习可以识别问题并自动更正或通知 IT 团队。
随着越来越多的数据可用，机器可以使用这些数据中的模式来确定应该采取哪些行动。 为算法提供不同的信息集，以根据新输入继续完善其决策，即使数据以前从未见过。
在没有 AI 和自动化的网络中，添加新应用程序和拓扑更改通常需要冗长的规划。 当组织迁移到云或开始提出新要求时，他们通常会面临设计复杂性。 SD-WAN 自动化将发展到通过拖放网络元素和自动化编排和测试更容易增加复杂性的程度。
通过 SD-WAN 自动化降低成本
SD-WAN 自动化可以降低成本，因为它有助于减少时间和资源的潜在浪费，从而使网络和安全团队受益。 自动化还通过消除聘请昂贵的承包商和工程师的需要来帮助降低成本。 虽然员工可能需要至少几个月的培训才能有效地执行任务，但系统可以自动执行这些任务。
普通的 SD-WAN 平台需要知识和支持，即使是从命令行界面过渡到基于门户的配置也是如此。 在许多情况下，由于部署所需的专业知识，SD-WAN 供应商通过集成商和托管服务提供商销售他们的产品。 随着自动化配置和管理功能变得更加丰富和强大，大多数SD-WAN 选项将是 DIY 或共同管理的，因为完全托管的服务不会提供它们目前的价值。
SD-WAN 可自动执行许多通常由人工完成的本地和云网络任务。 未来将实现一个能够做出决策的智能、自学网络，同时实时平衡各种工作负载。
发表评论