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人工智能在威胁检测和零日攻击中的作用

介绍自2019年（疫情）以来，网络犯罪和攻击手段一直在稳步增加。年之后，受害者人数和每小时袭击次数均迅速增加。随着更多技术的引入和企业不断数字化转型，威胁形势迅速恶化。随着物联网(IoT)、云托管和更先进的移动技术的日益普及，零日漏洞攻击在各行各业呈爆炸式增长。以中国团体为首的国家支持行为体是零日漏洞攻击的主要攻击者。零日漏洞绕过了传统的基于特征码和异常的检测以及防病毒软件的攻击。结合人工智能（例如机器学习和深度学习）以及传统技术的框架，在检测零日漏洞和其他新型恶意软件方面更为有效。人工智能（AI）背景最早出现于20世纪40年代左右机器模拟人类特性，即智能人工智能应用汽车计算机应用农业药品C网络安全范围和防御方法人工智能的子集机器学习（ML）深度学习（DL）专家系统神经网络机器学习和深度学习机器学习使系统能够在无需显式编程的情况下学习和演化。常用结构化标记数据深度学习ML的子集利用人工神经网络来模拟人类思维使用非结构化数据监督式学习已标记数据集，这些数据集也用于后续数据集和结果预测。需要人为干预无监督学习模型使用原始的、未标记的数据进行训练。无需人为干预可解释性和挑战人工智能系统的晦涩性涉及决策和结果预测的推理了解系统固有漏洞的数据。敌方发动先进攻击的威胁威胁形势零日攻击利用未知漏洞或软件和硬件缺陷进行攻击M公司占所有成功泄露数据事件的80%（Ponemon，2020）。难以抵御传统技术：杀毒软件、基于特征码的检测和补丁程序值得注意

零日漏洞Stuxnet——一种针对伊朗SCADA系统的计算机蠕虫病毒。索尼遭黑客攻击——数据泄露RSA攻击——AdobeFlash零日漏洞利用民主党全国委员会遭黑客攻击——数据泄露类型多态蠕虫病毒特洛伊木马​方法

垃圾邮件/恶意电子邮件在被入侵的网站/浏览器中嵌入漏洞利用程序软件/硬件漏洞搜寻传统网络安全技术基于特征的检测已知恶意软件/攻击的特征库用于检查当前程序和活动是否存在恶意代码或模式。挑战未能检测到零日漏洞未能检测到不断演变的威胁：多态性和变异性恶意软件基于异常的检测O在既定的正常或良好行为和活动基线上运作检测偏差或异常活动的模式挑战易受高误报率影响拟议策略：

基于人工智能的框架，结合监督式和非监督式机器学习以及传统网络安全实践。监督式机器学习快速分析系统中生成的大量数据模型通过自身不断演变的样本集进行训练和学习。自动化任务：威胁检测、响应和新威胁模式分类强大的计算分析提高了威胁检测的准确性挑战（监督式）检测新型恶意软件构建精确的分类模型无监督机器学习利用未标记的数据集，无需人工干预即可发现：未知关系趋势数据中的关键模式能够揭示以前未知的见解并做出预测生成大量基于概率的计算

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