人工智能在网络安全使用的直接动因在于网络安全形势越来越杂乱，已经在很大程度上超过了人工的处理才干。例如前几年呈现过一次病毒大规模迸发，高防服务器租借天天新式病毒的新增数据乃至到达几十万个，如果仍是经过传统的特征码剖析处理形式，底子无法处理，并且其对人力、网络资本的损耗是惊人的，会对网络安全公司以及客户带来沉重的压力。
在此布景下，静态机器学习的概念就应运而生。高防服务器早在十年之前，像趋势科技这么的世界安全公司就开始从事这方面的研讨，其办法是学习文件的机器指令，包括歹意软件的各种特征。经过这种方法，网络安全防护体系能够不用彻底把握歹意软件的特征码，而是能够经过其传达方法、进犯方法等特征来判别是不是有歹意软件的嫌疑。这么一来，就能够最大极限的进步公司的侦测率和侦测性能，还有用避免了网络防护带来的巨额资本耗费。
从基本原理来看，人工智能在网络安全中的使用并不杂乱，可是真实要使用于网络安全防护的实习却并不容易，乃至也许会给公司带来事务上的损失，这也变成本届RSA大会上许多专家对人工智能产生置疑的因素。在他们看来，人工智能安全体系的可靠性依然是一个严峻的疑问，许多的疑问依然需求凭借手动处理，这也使得许多人工智能战略接近失效。
防进犯服务器租借但这并不能证实人工智能战略不能适用于当时环境，童宁以为，现在来看，高防服务器要将人工智能使用于网络安全需求满意四个条件：用于网络安全剖析所需求的很多数据、对网络安全特征标签的准确提取、合适网络安全场景的机器学习的算法、具有了解机器学习算法并了解网络安全技能的专家，只有当这四个条件一起具备的时分，才干研发出真实的协助公司抵御安全要挟的核心技能。
除了凭借大数据剖析迅速把握很多要挟特征因子以外，亚信安全还经过500余名后台剖析人员，对这些特征因子进行剖析，以进一步纠正机器学习模型，在削减误报率的一起，将云端的特征码下发给本地安全产品，协助公司用户更迅速精准的定位安全要挟。
人工智能安全体系的将来：矛与盾的较量仍会持续
从抱负状况来看，人工智能安全体系的终极形状是会“高防服务器ddos独立思考”，高防服务器将安全要挟处理的步骤彻底自动化，乃至能够直接替代网络安全专家的人物，但要完成这一点，很多的机器学习以及对机器学习算法的改善将不可避免。
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