『壹』 日本防衛省研發人工智慧用深度學習防禦網路攻擊
據日本《產經新聞》1月7日報道稱，日本防衛省於6日宣布：為強化對網路攻擊的應對能力，已經確定要將人工智慧（AI）引入日本自衛隊信息通信網路的防禦系統中。預計將於明年開始為期兩年的調查研究，於2020年著手進行軟體開發，2022年實際運用，並且也開始考慮在日本政府全體的網路防禦系統中應用AI。
目前，軍方人員介入網路安全戰場早已成為常態，美國著名的網路安全公司Cybereason其創辦人正是來自以色列國防部下屬精英網路部隊8200部隊。值得注意的是，2015年該公司接受了來自日本軟銀的為數1億美元的融資，不知《產經新聞》提到的「以色列技術」是否來自該公司呢？
『貳』 大一網路工程專業想學習網路安全，如何學習
首先你能堅持對安全技術的熱愛。
第一要了解它。
1.不要試圖以編程為基礎去學習網路安全
2.不要剛開始就深度學習網路安全
學習講究這方法，需要一步一步的來，由淺至深，慢慢的加大難度
3.收集適當的學習資料
網上有很多網路安全的學習資料。選擇大眾化資料。
第二學習學習網路安全要有些許准備
1.硬體選擇 2.軟體選擇 3.外語能力
三、網路安全學習路線
第一階段：基礎操作入門
第二階段：學習基礎知識
第三階段：實戰操作
網路安全這塊的分支非常廣，主要看你想接觸哪一方面，或者說對哪一大塊比較有興趣。這幾本書你可以花時間看
1.《計算機組成原理》
2.《計算機網路》
3.《計算機安全原理與實踐》
4.《匯編語言》
5.《C Primer》/ 《C++ Primer》
6.《操作系統精髓與設計原理》
7.《編譯原理》
當然，最終還是得自己實踐，實踐出真知。
網路安全知識橋梁
『叄』 網路安全怎麼學習呢
網路安全
如何學習網路安全
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一、網路安全學習的誤區
1.不要試圖以編程為基礎去學習網路安全
不要以編程為基礎再開始學習網路安全，一般來說，學習編程不但學習周期長，且過渡到網路安全用到編程的用到的編程的關鍵點不多。一般人如果想要把編程學好再開始學習網路安全往往需要花費很長時間，容易半途而廢。建議在學習網路安全的過程中，哪裡不會補哪裡，這樣更有目的性且耗時更少。學習編程能決定你能在網路安全這條路上到底能走多遠，所以推薦大家自學一些基礎編程的知識
2.不要剛開始就深度學習網路安全
學習講究這方法，需要一步一步的來，由淺至深，慢慢的加大難度，很多人剛開始就猛學，很容易到後面的時候乏力，越學可能就越學得枯燥，到最後就很容易放棄了。
3.收集適當的學習資料
網上有很多網路安全的學習資料。而很多朋友都有「收集癖」，一下子很多書籍，收藏幾十個視頻，覺得學習資料越多越好，然而網上的學習資料重復性極高。建議選擇大眾受用的學習資料。
4.適當的報班學習
很多人覺得報班就是浪費錢財，覺得自己自學就很好了，但其實自學也是需要一定的天賦和理解能力，且自學的周期較長，一些急躁的客戶或者急於找到工作的客戶，還是報班學的比較輕松，學習周期不長，學到的東西也不會少，建議學習者根據自己的自身條件選擇是否報班。
二、學習網路安全的些許准備
1.硬體選擇
學習網路安全不需要配置很高的電腦，黑客用的電腦,從來不是根據高配置選擇電腦,只要穩定就行。因為黑客所使用的一些程序,低端CPU也可以很好的運行,而且不佔什麼內存。黑客是在DOS命令下對進行的,電腦能使用到最佳狀態就可以了。
2.軟體選擇
很多人會糾結學習黑客到底是用L網路安全學習路線
第一階段：基礎操作入門
入門的第一步是學習一些當下主流的安全工具課程並配套基礎原理的書籍，一般來說這個過程在1個月左右比較合適。
在學習基礎入門課程的同時，同時閱讀相關的書籍補充理論知識，這里比較推薦以下幾本書：
《白帽子講Web安全》
《Web安全深度剖析》
《Web安全攻防 滲透測試實戰指南》
第二階段：學習基礎這個時候最重要的就是開始打地基！所謂的「打地基」其實就是系統化的學習計算機基礎知識
第三階段：實戰操作
1.挖SRC
挖SRC的目的主要是講技能落在實處，學習網路安全最大的幻覺就是覺得自己什麼都懂了，但是到了真的挖漏洞的時候卻一籌莫展，更多的還是要進行實操，把理論知識運用到實踐中，確保更好的掌握知識點。
2.從技術分享帖學習
觀看學習近十年所有挖掘的帖，然後搭建環境，去復現漏洞，
『肆』 神經網路的安全隱患：居然可以隱藏惡意軟體
深度學習模型擁有數啟脊以百萬計甚至數十億計的數值參數，因此可以做很多事情：檢測照片中的物體、識別語音、生成文本，甚至隱藏惡意軟體。惡意軟體隱藏技術 EvilModel 研究人員證明可以將惡意軟體隱藏在神經網路圖像分類器中以繞過防禦措施。這已成為機器學習和網路安全會議討論的熱門話題。
隨著深度學習逐漸與我們的日常生活不可分離，安全社區開始思考如何採用新的手段，保護用戶免受這類新興威脅的困擾。
每個深度學習模型都是由多層人工神經元組成，根據層的類型，每個神經元與其上一層和下一層中的所有或部分神經元有所連接。根據深度學習模型在針對任務訓練時使用的參數數值不同，神經空禪元間連接的強度也會不同，大型的神經網路甚至可以擁有數億乃至數十億的參數。
EvilModel 背後的主要思想是將惡意軟體嵌入到神經網路的參數中，使其對惡意軟體掃描儀不可見。這是隱寫術的一種形式，將一條信息隱藏在另一條信息中的做法。
隱蔽地傳遞惡意軟體和繞過對惡意軟體的檢測是惡意軟體攻擊活動來說是非常關鍵的。現階段，神經網路模型的可解釋性比較差，但具有較好的泛化能力。
通過將惡意軟體嵌入到已經訓練好的神經網路的神經元中，就可以在不影響神經網路的性能的情況下隱蔽地傳輸惡意軟體。如果模型沒有足夠的神經元來嵌入惡意軟體，攻擊者還可以使用未經過訓練的模型，因為未經訓練的神經元網路有更多的神經元。然後，攻擊者可以在用於原來模型相同的數據集來訓練模型，這樣最終模型就可以得到與原模型相同的性能。
為了驗證 EvilModel 的可行性，研究人員在多個卷積神經網路（CNN）中進行了測試斗旁塵。CNN 是個很好的測試環境，首先，CNN 的體積都很大，通常會有幾十層和數百萬的參數；其次，CNN 包含各類架構，有不同類型的層（全連接層、卷積層）、不同的泛化技術（批歸一化、棄權、池化等等），這些多樣化讓評估各類病毒嵌入設定變得可能；第三，CNN 通常用於計算機視覺類的應用，這些都是惡意因素的主要攻擊對象；最後，很多經過預訓練的 CNN 可以在不經任何改動的情況下直接集成到新的應用程序中，而多數在應用中使用預訓練 CNN 的開發人員並不一定知道深度學習的具體應用原理。
研究中實驗用的八個樣本病毒都是可以被病毒掃描網站 識別為惡意軟體的，一旦樣本成功嵌入神經網路，研究人員將模型上傳進行掃描。而病毒掃描結果卻顯示這些模型「安全」，意味著惡意軟體的偽裝並未暴露。
研究人員又在其他幾個架構上進行了相同的測試，實驗結果類似，惡意軟體都未被成功檢測。這些隱匿的惡意軟體將會是所有大型神經網路都需要面對的威脅。
研究人員認為，隨著人工智慧技術的廣泛應用，基於人工智慧和神經網路的惡意軟體等威脅和攻擊將成為未來網路攻擊的一個主流趨勢，也是網路和信息安全威脅防護的新的挑戰，意味著我們需要新的方法來應對安全威脅。
在研究人員找到更可靠的手段來檢測並阻止深度學習網路中的惡意軟體之前，我們必須確立機器學習管道中的信任鏈。既然病毒掃描和其他靜態分析工具無法檢測到受感染模型，開發者們必須確保他們所使用的模型是來自可信任的渠道，並且訓練數據和學習參數未受到損害。
隨著我們在深度學習安全問題方面更深一步的研究，我們也必須對那些用於分析圖片或識別語音的、數量龐雜的數據背後所隱藏的東西保持警惕