网络的安全是指通过采用各种技术和管理措施，使网络系统正常运行，从而确保网络数据的可用性、完整性和保密性。网络安全的具体含义会随着“角度”的变化而变化。比如：从用户（个人、企业等）的角度来说，他们希望涉及个人隐私或商业利益的信息在网络上传输时受到机密性、完整性和真实性的保护
网络安全应具有以下五个方面的特征： 保密性：信息不泄露给非授权用户、实体或过程，或供其利用的特性。 完整性：数据未经授权不能进行改变的特性。即信息在存储或传输过程中保持不被修改、不被破坏和丢失的特性。 可用性：可被授权实体访问并按需求使用的特性。即当需要时能否存取所需的信息。例如网络环境下拒绝服务、破坏网络和有关系统的正常运行等都属于对可用性的攻击； 可控性：对信息的传播及内容具有控制能力。 可审查性：出现的安全问题时提供依据与手段
网络安全的结构层次
1、物理安全
自然灾害（如雷电、地震、火灾等），物理损坏（如硬盘损坏、设备使用寿命到期等），设备故障（如停电、电磁干扰等），意外事故。解决方案是：防护措施，安全制度，数据备份等。 电磁泄漏，信息泄漏，干扰他人，受他人干扰，乘机而入（如进入安全进程后半途离开），痕迹泄露（如口令密钥等保管不善）。解决方案是：辐射防护，屏幕口令，隐藏销毁等。 操作失误（如删除文件，格式化硬盘，线路拆除等），意外疏漏。解决方案是：状态检测，报警确认，应急恢复等。 计算机系统机房环境的安全。特点是：可控性强，损失也大。解决方案：加强机房管理，运行管理，安全组织和人事管理。
2 、安全控制
操作系统的安全控制：如用户开机键入的口令（某些微机主板有“ 万能口令” ），对文件的读写存取的控制（如Unix系统的文件属性控制机制）。 网络接口模块的安全控制。在网络环境下对来自其他机器的网络通信进程进行安全控制。主要包括：身份认证，客户权限设置与判别，审计日志等。 网络互联设备的安全控制。对整个子网内的所有主机的传输信息和运行状态进行安全监测和控制。主要通过网管软件或路由器配置实现。
3 、安全服务
对等实体认证服务 访问控制服务 数据保密服务 数据完整性服务 数据源点认证服务 禁止否认服务
4、 安全机制
加密机制 数字签名机制 访问控制机制 数据完整性机制 认证机制 信息流填充机制 路由控制机制 公证机制
B. 有关计算机网络安全保密知识
随着计算机网络在社会生活各个领域的广泛应用，网络保密安全问题越来越成为人们关注的焦点.下面是我收集整理的有关计算机网络安全保密知识，希望对大家有帮助~~
有关计算机网络安全保密知识
一、计算机网络的概念
计算机网络是现代通信技术与计算机技术相结合的产物。计算机网络，是指把分布在不同地理区域的计算机，通过通信设备和线路连接，并配有相关的网络设备和软件，从而形成网络通信和资源共享的有机系统。
一个计算机网络必须具备3个要素：一是至少有两台以上具有独立操作系统的计算机，且相互间有共享的硬件、软件和信息资源。二是连接计算机的通信介质或通信信道。三是规范信息传输的网络协议。
二、计算机网络的分类
计算机网路常见的有：
1、局域网、区域网、广域网
局域网：也称局部网。用于有限距离内计算机之间数据的传递。距离一般在10公里范围内，属于单位专用网性质。局域网可连接到广域网或公用网上，使局域网用户享受外部网上提供的资源。
区域网：又称城域网，比局域网大，通常覆盖一个地区或一个城市，地理范围从几十公里到上百公里，可以是专用的，也可以是公用的。
广域网：是跨越较大地域的网络，通常覆盖一个国家。目前我国有九大广域网，其中经营性的网络有5个：中国公用计算机互联网、中国金桥信息网、中国联通公用计算机互联网、中国网通公用互联网和中国移动互联网等。非经营性的网络有4个中国教育科研计算机网、中国科学技术网、中国长城网和中国国际经贸互联网等。
2、远程通信网
用于两地计算机之间数据传输的网络，也称通信专网。
3、专用网和公用网
专用网是由某个部门或单位组建;使用的网络;公用网一般由电信部门组建，并由其管理和控制，网络内的传输线路和交换装置可以对外出租使用。
三、因特网的概念和特点
因特网是一个计算机网络的集合，也称为国际互联网(Internet)。它以tCP/I P网络协议为基础，把全世界众多不同类型的计算机网络和成千上万台计算机连接起来，使分散在各地的计算机网络和各台计算机上的硬件、软件和信息等资源得以方便地交流和共享。因特网具有以下特点：
一是开放性强。只要遵循规定的网络协议，可以自由连接，没有时间、空间限制，没有地理上的距离概念，任何人可以随时随地加入和使用因特网。
二是资源庞大。网上的信息几乎无所不包，是全球最大的“图书馆”和信息数据库。
三是传播速度快。电子邮件可以在几分钟、甚至几秒钟内发送到世界上不同角落的计算机上，并可以实现大量数据的快速处理、转移。
四是使用便捷。只要有一台计算机、一个调制解调器和一根电话线，或者一块网卡和一条专线，经向互联网接入服务组织申请，就可接入因特网。因特网在全球得到迅速普及，日益成为世界的中枢神经系统。美国计算机和网络产业市场研究和咨询公司的统计报告显示：2005年全球上网人数已超过11亿人。
五是容易泄密。数据在网上传输时，比较容易被截获拷贝。
四、计算机网络的主要功能
l、收发电子邮件。
2、信息管理。
3、远程登录。允许用户的计算机通过网络成为远程的终端。
4、文件传输。
5、电子公告版。即允许一个用户加入到多个讨论小组讨论某一课题。可以定期检查每个讨论课题中是否有新的内容。
五、计算机网络的不安全因素。
计算机网络本身不能向用户提供安全保密功能，在网络上传输的信息、入网的计算机及其所存储的信息会被窃取、篡改和破坏，网络也会遭到攻击，其硬件、软件、线路、文件系统和信息发送或接收的确认等会被破坏，无法正常工作，甚至瘫痪;其不安全因素主要表现在5个方面：
(一) 网络通信隐患。网络通信的核心是网络协议。创建这些的主要目的是为了实现网络互联和用户之间的可靠通信。但在实际网络通信中存在三大安全隐患:一是结构上的缺陷。创建初期，对网络通信安全保密问题考虑不足，这些协议结构上或多或少地存在信息安全保密的隐患。二是漏洞。包括无意漏洞和故意留下的“后门”。前者通常是程序员编程过程中的失误造成的。后者是指开发者为了调试方便，在协议中留下的“后门”。协议“后门”是一种非常严重的安全隐患。三是配置上的隐患。主要是不当的网络结构和配置造成信息传输故障等。
(二) 计算机病毒。计算机病毒会给计算机系统造成危害：网上传输或存在计算机系统中的信息被篡改、假信息被传播、信息完整性、可靠性和可用性遭到破坏。目前看，病毒传播的主要途径有：一是利用软盘和光盘传播;二是通过软件传播;三是通过因特网，如电子邮件传播;四是靠计算机硬件(带病毒的芯片)或通过镶嵌在计算机硬件的无线接收器件等途径传播。
(三) 黑客入侵。“黑客”的主要含义是非法入侵者。黑客攻击网络的方法主要有：IP地址欺骗、发送邮件攻击、网络文件系统攻击、网络信息服务攻击、扫描器攻击、口令攻击、嗅探攻击、病毒和破坏性攻击等。黑客通过寻找并利用网络系统的脆弱性和软件的漏洞，刺探窃取计算机口令、身份标识码或绕过计算机安全控件机制，非法进入计算机网络或数据库系统，窃取信息。现在全球每20秒就有一起黑客事件发生。美军试验表明，黑客对其非保密的计算机信息系统的攻击成功率达88%，被查出的只占5%。按黑客的动机和造成的危害，目前黑客分为恶作剧、盗窃诈骗、蓄意破坏、控制占有、窃取情报等类型。其中，西方一些国家的情报部门秘密招聘黑客“高手”，编制专门的黑客程序，用于窃取别国(集团)因特网或内部网上的涉密信息和敏感信息。对此，尤须引起我们高度注意。
(四) 软件隐患。许多软件在设计时，为了方便用户的使用、开发和资源共享，总是留有许多“窗口”，加上在设计时不可避免存在许多不完善或未发现的漏洞，用户在使用过程中，如果缺乏必要的安全鉴别和防护措施，就会使攻击者利用上述漏洞侵入信息系统破坏和窃取信息。目前，不少单位的软件是国外产品，这给信息安全保密带来很大隐患。“视窗95”刚推出时，澳大利亚海军就发现，该软件有个神秘的“黑匣子”，只要进入互联网，它就会悄悄地向微软总部发送信息。而“视窗98”在用户通过因特网拨号注册时，系统就能自动搜集用户电脑中的信息，包括身份鉴别资料等。
(五) 设备隐患。主要指计算机信息系统中的硬件设备中存在在漏洞和缺陷：
1、 电磁泄漏发射。电磁泄漏发射是指信息系统的设备在工作时向外辐射电磁波的现象。计算机的电磁辐射主要有两种途径：一是被处理的信息会通过计算机内部产生的电磁波向空中发射，称为辐射发射。二是这种含有信息的电磁波也可以经电源线、信号线、地线等导体传送和辐射出去，称为传导发射。这些电磁辐射包含数据信息和视频信息等内容。这些辐射出去的电磁波，任何人都可借助仪器设备在一定范围内收到它，尤其是利用高灵敏度的仪器可稳定清晰地获取计算机正在处理的信息。日本的一项试验结果表明：未加屏蔽的计算机启动后,用普通电脑可以在80米内接收其显示器上的内容。据报道，国际高灵敏度专用接收设备可在1公里外接收并还原计算机的辐射信息。早在20世纪80年代，国外情报部门就把通过接收计算机电磁辐射信息作为窃密的重要手段之一。
2、 磁介质的剩磁效应。存储介质中的信息被删除后，有时仍会留下可读的痕迹;即使已多次格式化的磁介质(盘、带)仍会有剩磁，这些残留信息可通过“超导量子干涉器件”还原出来。在大多数的操作系统中，删除文件只是删除文件名，而原文件还原封不动地保留在存储介质中，从而留下泄密隐患。
3、 预置陷阱。即人为地在计算机信息系统中预设一些陷阱，干扰和破坏计算机信息系统的正常运行。预置的陷阱一般分为硬件陷阱和软件陷阱两种。其中，硬件陷阱主要是“芯片捣鬼”，即蓄意更改集成电路芯片的内部设计和使用规程，以达到破坏计算机信息系统的目的。计算机信息系统中一个关键芯片的小小故障，就足以导致计算机以至整个信息网络停止运行。
我国不少计算机硬件、软件，以及路由器、交换机等网络设备都依赖进口，给网络的安全保密留下了隐患。如我国电信部门90%的路由器是采用国外公司的产品，许多产品中留有“后门”，看似便于维护，也为窃取网络信息埋下了“通道”。发达国家利用对计算机核心技术的垄断，迫使别国依赖其现成技术，以达到控制别国计算机信息系统的目的。美国基本上掌握了网络地址资源的控制权。美国国内网事实上已成为因特网的骨干网。因特网上通信的80%通过美国，美国国家安全部门在美国网络枢纽上设置了侦察监视阵地，开展情报搜集工作。我国部分国内通信绕道美国，这是非常危险的。
六、计算机信息系统的安全保密
计算机信息系统安全保密，是指为防止泄密、窃密和破坏，对计算机信息系统及其所存储的信息和数据、相关的环境与场所、安全保密产品进行安全保护，确保以电磁信号为主要形式的信息在产生、存储、传递和处理等过程中的保密性、完整性、可用性和抗抵赖性。
C. 人工智能时代，神经网络的原理及使用方法 | 微课堂
人工智能时代已经悄然来临，在计算机技术高速发展的未来，机器是否能代替人脑？也许有些读者会说，永远不可能，因为人脑的思考包含感性逻辑。事实上，神经网络算法正是在模仿人脑的思考方式。想不想知道神经网络是如何“思考”的呢？下面我向大家简单介绍一下神经网络的原理及使用方法。
所谓人工智能，就是让机器具备人的思维和意识。人工智能主要有三个学派——行为主义、符号主义和连接主义。
行为主义是基于控制论，是在构建感知动作的控制系统。理解行为主义有个很好的例子，就是让机器人单脚站立，通过感知要摔倒的方向控制两只手的动作，保持身体的平衡，这就构建了一个感知动作控制系统。
符号主义是基于算数逻辑和表达式。求解问题时，先把问题描述为表达式，再求解表达式。如果你在求解某个问题时，可以用if case这样的条件语句，和若干计算公式描述出来，这就使用了符号主义的方法，比如“专家系统”。符号主义可以认为是用公式描述的人工智能，它让计算机具备了理性思维。但是人类不仅具备理性思维，还具备无法用公式描述的感性思维。比如，如果你看过这篇推送，下回再见到“符号主义”几个字，你会觉得眼熟，会想到这是人工智能相关的知识，这是人的直觉，是感性的。
连接主义就是在模拟人的这种感性思维，是在仿造人脑内的神经元连接关系。这张图给出了人脑中的一根神经元，左侧是神经元的输入，“轴突”部分是神经元的输出。人脑就是由860亿个这样的神经元首尾相接组成的网络。
神经网络可以让计算机具备感性思维。我们首先理解一下基于连接主义的神经网络设计过程。这张图给出了人类从出生到24个月神经网络的变化：
随着我们的成长，大量的数据通过视觉、听觉涌入大脑，使我们的神经网络连接，也就是这些神经元连线上的权重发生了变化，有些线上的权重增强了，有些线上的权重减弱了。
我们要用计算机仿出这些神经网络连接关系，让计算机具备感性思维。
首先需要准备数据，数据量越大越好，以构成特征和标签对。如果想识别猫，就要有大量猫的图片和这张图片是猫的标签构成特征标签对，然后搭建神经网络的网络结构，再通过反向传播优化连接的权重，直到模型的识别准确率达到要求，得到最优的连线权重，把这个模型保存起来。最后用保存的模型输入从未见过的新数据，它会通过前向传播输出概率值，概率值最大的一个就是分类和预测的结果。
我们举个例子来感受一下神经网络的设计过程。鸢尾花可以分为三类：狗尾鸢尾、杂色鸢尾和佛吉尼亚鸢尾。我们拿出一张图，需要让计算机判断这是哪类鸢尾花。人们通过经验总结出了规律：通过测量花的花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽分辨出鸢尾花的类别，比如花萼长>花萼宽，并且花瓣长/花瓣宽>2，则可以判定为这是第一种，杂色鸢尾。看到这里，也许有些读者已经想到用if、case这样的条件语句来实现鸢尾花的分类。没错，条件语句根据这些信息可以判断鸢尾花分类，这是一个非常典型的专家系统，这个过程是理性计算。只要有了这些数据，就可以通过条件判定公式计算出是哪类鸢尾花。但是我们发现鸢尾花的种植者在识别鸢尾花的时候并不需要这么理性的计算，因为他们见识了太多的鸢尾花，一看就知道是哪种，而且随着经验的增加，识别的准确率会提高。这就是直觉，是感性思维，也是我们这篇文章想要和大家分享的神经网络方法。
这种神经网络设计过程首先需要采集大量的花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽，和它们所对应的是哪种鸢尾花。花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽叫做输入特征，它们对应的分类叫做标签。大量的输入特征和标签对构建出数据集，再把这个数据集喂入搭建好的神经网络结构，网络通过反向传播优化参数，得到模型。当有新的、从未见过的输入特征，送入神经网络时，神经网络会输出识别的结果。
展望21世纪初，在近十年神经网络理论研究趋向的背景下，神经网络理论的主要前沿领域包括：
一、对智能和机器关系问题的认识进一步增长。
研究人类智力一直是科学发展中最有意义，也是空前困难的挑战性问题。人脑是我们所知道的唯一智能系统，具有感知识别、学习、联想、记忆、推理等智能。我们通过不断 探索 人类智能的本质以及联结机制，并用人工系统复现或部分复现，制造各种智能机器，这样可使人类有更多的时间和机会从事更为复杂、更富创造性的工作。
神经网络是由大量处理单元组成的非线性、自适应、自组织系统，是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图模拟神经网络加工、记忆信息的方式，设计一种新的机器，使之具有人脑风格的信息处理能力。智能理论所面对的课题来自“环境——问题——目的”，有极大的诱惑力与压力，它的发展方向将是把基于连接主义的神经网络理论、基于符号主义的人工智能专家系统理论和基于进化论的人工生命这三大研究领域，在共同追求的总目标下，自发而有机地结合起来。
二、神经计算和进化计算的重大发展。
计算和算法是人类自古以来十分重视的研究领域，本世纪30年代，符号逻辑方面的研究非常活跃。近年来，神经计算和进化计算领域很活跃，有新的发展动向，在从系统层次向细胞层次转化里，正在建立数学理论基础。随着人们不断 探索 新的计算和算法，将推动计算理论向计算智能化方向发展，在21世纪人类将全面进入信息 社会 ，对信息的获取、处理和传输问题，对网络路由优化问题，对数据安全和保密问题等等将有新的要求，这些将成为 社会 运行的首要任务。因此，神经计算和进化计算与高速信息网络理论联系将更加密切，并在计算机网络领域中发挥巨大的作用，例如大范围计算机网络的自组织功能实现就要进行进化计算。
人类的思维方式正在转变，从线性思维转到非线性思维神经元，神经网络都有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性。我们在计算智能的层次上研究非线性动力系统、混沌神经网络以及对神经网络的数理研究，进一步研究自适应性子波、非线性神经场的兴奋模式、神经集团的宏观力学等。因为，非线性问题的研究是神经网络理论发展的一个最大动力，也是它面临的最大挑战。
以上就是有关神经网络的相关内容，希望能为读者带来帮助。
以上内容由苏州空天信息研究院谢雨宏提供。
D. 计算机网络安全问题及防范措施
对计算机信息构成不安全的因素很多， 其中包括人为的因素、自然的因素和偶发的因素。其中，人为因素是指，一些不法之徒利用计算机网络存在的漏洞，或者潜入计算机房，盗用计算机系统资源，非法获取重要数据、篡改系统数据、破坏硬件设备、编制计算机病毒。人为因素是对计算机信息网络安全威胁最大的因素，垃圾邮件和间谍软件也都在侵犯着我们的计算机网络。计算机网络不安全因素主要表现在以下几个方面：
1、 计算机网络的脆弱性
互联网是对全世界都开放的网络，任何单位或个人都可以在网上方便地传输和获取各种信息，互联网这种具有开放性、共享性、国际性的特点就对计算机网络安全提出了挑战。互联网的不安全性主要有以下几项：
(1)网络的开放性，网络的技术是全开放的，使得网络所面临的攻击来自多方面。或是来自物理传输线路的攻击，或是来自对网络协议的攻击，以及对计算机软件、硬件的漏洞实施攻击。
(2)网络的国际性，意味着对网络的攻击不仅是来自于本地网络的用户，还可以是互联网上其他国家的黑客，所以，网络的安全面临着国际化的挑战。
(3)网络的自由性，大多数的网络对用户的使用没有技术上的约束，用户可以自由地上网，发布和获取各类信息。
2、操作系统存在的安全问题
操作系统是作为一个支撑软件，使得你的程序或别的运用系统在上面正常运行的一个环境。操作系统提供了很多的管理功能，主要是管理系统的软件资源和硬件资源。操作系统软件自身的不安全性，系统开发设计的不周而留下的破绽，都给网络安全留下隐患。
(1)操作系统结构体系的缺陷。操作系统本身有内存管理、CPU 管理、外设的管理，每个管理都涉及到一些模块或程序，如果在这些程序里面存在问题，比如内存管理的问题，外部网络的一个连接过来，刚好连接一个有缺陷的模块，可能出现的情况是，计算机系统会因此崩溃。所以，有些黑客往往是针对操作系统的不完善进行攻击，使计算机系统，特别是服务器系统立刻瘫痪。
(2)操作系统支持在网络上传送文件、加载或安装程序，包括可执行文件，这些功能也会带来不安全因素。网络很重要的一个功能就是文件传输功能，比如FTP，这些安装程序经常会带一些可执行文件，这些可执行文件都是人为编写的程序，如果某个地方出现漏洞，那么系统可能就会造成崩溃。像这些远程调用、文件传输，如果生产厂家或个人在上面安装间谍程序，那么用户的整个传输过程、使用过程都会被别人监视到，所有的这些传输文件、加载的程序、安装的程序、执行文件，都可能给操作系统带来安全的隐患。所以，建议尽量少使用一些来历不明，或者无法证明它的安全性的软件。
(3)操作系统不安全的一个原因在于它可以创建进程，支持进程的远程创建和激活，支持被创建的进程继承创建的权利，这些机制提供了在远端服务器上安装“间谍”软件的条件。若将间谍软件以打补丁的方式“打”在一个合法用户上，特别是“打”在一个特权用户上，黑客或间谍软件就可以使系统进程与作业的监视程序监测不到它的存在。
(4)操作系统有些守护进程，它是系统的一些进程，总是在等待某些事件的出现。所谓守护进程，比如说用户有没按键盘或鼠标，或者别的一些处理。一些监控病毒的监控软件也是守护进程，这些进程可能是好的，比如防病毒程序，一有病毒出现就会被扑捉到。但是有些进程是一些病毒，一碰到特定的情况，比如碰到5月1日，它就会把用户的硬盘格式化，这些进程就是很危险的守护进程，平时它可能不起作用，可是在某些条件发生，比如5月1日，它才发生作用，如果操作系统有些守护进程被人破坏掉就会出现这种不安全的情况。
(5)操作系统会提供一些远程调用功能，所谓远程调用就是一台计算机可以调用远程一个大型服务器里面的一些程序，可以提交程序给远程的服务器执行，如telnet。远程调用要经过很多的环节，中间的通讯环节可能会出现被人监控等安全的问题。
(6)操作系统的后门和漏洞。后门程序是指那些绕过安全控制而获取对程序或系统访问权的程序方法。在软件开发阶段，程序员利用软件的后门程序得以便利修改程序设计中的不足。一旦后门被黑客利用，或在发布软件前没有删除后门程序，容易被黑客当成漏洞进行攻击，造成信息泄密和丢失。此外，操作系统的无口令的入口，也是信息安全的一大隐患。
(7)尽管操作系统的漏洞可以通过版本的不断升级来克服， 但是系统的某一个安全漏洞就会使得系统的所有安全控制毫无价值。当发现问题到升级这段时间，一个小小的漏洞就足以使你的整个网络瘫痪掉。
3、数据库存储的内容存在的安全问题
数据库管理系统大量的信息存储在各种各样的数据库里面，包括我们上网看到的所有信息，数据库主要考虑的是信息方便存储、利用和管理，但在安全方面考虑的比较少。例如：授权用户超出了访问权限进行数据的更改活动；非法用户绕过安全内核，窃取信息。对于数据库的安全而言，就是要保证数据的安全可靠和正确有效，即确保数据的安全性、完整性。数据的安全性是防止数据库被破坏和非法的存取；数据库的完整性是防止数据库中存在不符合语义的数据。
4 、防火墙的脆弱性
防火墙指的是一个由软件和硬件设备组合而成、在内部网和外部网之间、专用网与网之间的界面上构造的保护屏障.它是一种硬件和软件的结合，使Internet 与Intranet 之间建立起一个安全网关（Security Gateway），从而保护内部网免受非法用户的侵入。
但防火墙只能提供网络的安全性，不能保证网络的绝对安全，它也难以防范网络内部的攻击和病毒的侵犯。并不要指望防火墙靠自身就能够给予计算机安全。防火墙保护你免受一类攻击的威胁，但是却不能防止从LAN 内部的攻击，若是内部的人和外部的人联合起来，即使防火墙再强，也是没有优势的。它甚至不能保护你免受所有那些它能检测到的攻击。随着技术的发展，还有一些破解的方法也使得防火墙造成一定隐患。这就是防火墙的局限性。
5、其他方面的因素
计算机系统硬件和通讯设施极易遭受到自然的影响，如：各种自然灾害（如地震、泥石流、水灾、风暴、物破坏等）对构成威胁。还有一些偶发性因素，如电源故障、设备的机能失常、软件开发过程中留下的某些漏洞等，也对计算机网络构成严重威胁。此外不好、规章制度不健全、安全管理水平较低、操作失误、渎职行为等都会对计算机信息安全造成威胁。
计算机网络安全的对策，可以从一下几个方面进行防护：
1、 技术层面对策
对于技术方面，计算机网络安全技术主要有实时扫描技术、实时监测技术、防火墙、完整性保护技术、病毒情况分析报告技术和系统安全管理技术。综合起来，技术层面可以采取以下对策：
(1)建立安全管理制度。提高包括系统管理员和用户在内的人员的技术素质和职业修养。对重要部门和信息，严格做好开机查毒，及时备份数据，这是一种简单有效的方法。
(2)网络访问控制。访问控制是网络安全防范和保护的主要策略。它的主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问。它是保证网络安全最重要的核心策略之一。访问控制涉及的技术比较广，包括入网访问控制、网络权限控制、目录级控制以及属性控制等多种手段。
(3)数据库的备份与恢复。数据库的备份与恢复是数据库管理员维护数据安全性和完整性的重要操作。备份是恢复数据库最容易和最能防止意外的保证方法。恢复是在意外发生后利用备份来恢复数据的操作。有三种主要备份策略：只备份数据库、备份数据库和事务日志、增量备份。
(4)应用密码技术。应用密码技术是信息安全核心技术，密码手段为信息安全提供了可靠保证。基于密码的数字签名和身份认证是当前保证信息完整性的最主要方法之一，密码技术主要包括古典密码体制、单钥密码体制、公钥密码体制、数字签名以及密钥管理。
(5)切断途径。对被感染的硬盘和计算机进行彻底杀毒处理，不使用来历不明的U 盘和程序，不随意下载网络可疑信息。
(6)提高网络反病毒技术能力。通过安装病毒防火墙，进行实时过滤。对网络服务器中的文件进行频繁扫描和监测，在工作站上采用防病毒卡，加强网络目录和文件访问权限的设置。在网络中，限制只能由服务器才允许执行的文件。
(7)研发并完善高安全的操作系统。研发具有高安全的操作系统，不给病毒得以滋生的温床才能更安全。
2、管理层面对策
计算机网络的安全管理，不仅要看所采用的安全技术和防范措施，而且要看它所采取的管理措施和执行计算机安全保护、法规的力度。只有将两者紧密结合，才能使计算机网络安全确实有效。
计算机网络的安全管理，包括对计算机用户的安全、建立相应的安全管理机构、不断完善和加强计算机的管理功能、加强计算机及网络的立法和执法力度等方面。加强计算机安全管理、加强用户的法律、法规和道德观念，提高计算机用户的安全意识，对防止计算机犯罪、抵制黑客攻击和防止计算机病毒干扰，是十分重要的措施。
这就要对计算机用户不断进行法制教育，包括计算机安全法、计算机犯罪法、保密法、数据保护法等，明确计算机用户和系统管理人员应履行的权利和义务，自觉遵守合法信息系统原则、合法用户原则、信息公开原则、信息利用原则和资源限制原则，自觉地和一切违法犯罪的行为作斗争，维护计算机及网络系统的安全，维护信息系统的安全。除此之外，还应教育计算机用户和全体工作人员，应自觉遵守为维护系统安全而建立的一切规章制度，包括人员管理制度、运行维护和管理制度、计算机处理的控制和管理制度、各种资料管理制度、机房保卫管理制度、专机专用和严格分工等管理制度。
3、安全层面对策
要保证计算机网络系统的安全、可靠，必须保证系统实体有个安全的物理环境条件。这个安全的环境是指机房及其设施，主要包括以下内容：
(1)计算机系统的环境条件。计算机系统的安全环境条件，包括温度、湿度、空气洁净度、腐蚀度、虫害、振动和冲击、电气干扰等方面，都要有具体的要求和严格的标准。
(2)机房场地环境的选择。计算机系统选择一个合适的安装场所十分重要。它直接影响到系统的安全性和可靠性。选择计算机房场地，要注意其外部环境安全性、可靠性、场地抗电磁干扰性，避开强振动源和强噪声源，并避免设在建筑物高层和用水设备的下层或隔壁。还要注意出入口的管理。
(3)机房的安全防护。机房的安全防护是针对环境的物理灾害和防止未授权的个人或团体破坏、篡改或盗窃网络设施、重要数据而采取的安全措施和对策。为做到区域安全，首先，应考虑物理访问控制来识别访问用户的身份，并对其合法性进行验证；其次，对来访者必须限定其活动范围；第三，要在计算机系统中心设备外设多层安全防护圈，以防止非法暴力入侵；第四设备所在的建筑物应具有抵御各种自然灾害的设施。
E. 人工神经网络概念梳理与实例演示
人工神经网络概念梳理与实例演示
神经网络是一种模仿生物神经元的机器学习模型，数据从输入层进入并流经激活阈值的多个节点。
递归性神经网络一种能够对之前输入数据进行内部存储记忆的神经网络，所以他们能够学习到数据流中的时间依赖结构。
如今机器学习已经被应用到很多的产品中去了，例如，siri、Google Now等智能助手，推荐引擎——亚马逊网站用于推荐商品的推荐引擎，Google和Facebook使用的广告排名系统。最近，深度学习的一些进步将机器学习带入公众视野：AlphaGo 打败围棋大师李世石事件以及一些图片识别和机器翻译等新产品的出现。
在这部分中，我们将介绍一些强大并被普遍使用的机器学习技术。这当然包括一些深度学习以及一些满足现代业务需求传统方法。读完这一系列的文章之后，你就掌握了必要的知识，便可以将具体的机器学习实验应用到你所在的领域当中。
随着深层神经网络的精度的提高，语音和图像识别技术的应用吸引了大众的注意力，关于AI和深度学习的研究也变得更加普遍了。但是怎么能够让它进一步扩大影响力，更受欢迎仍然是一个问题。这篇文章的主要内容是：简述前馈神经网络和递归神经网络、怎样搭建一个递归神经网络对时间系列数据进行异常检测。为了让我们的讨论更加具体化，我们将演示一下怎么用Deeplearning4j搭建神经网络。
一、什么是神经网络？
人工神经网络算法的最初构思是模仿生物神经元。但是这个类比很不可靠。人工神经网络的每一个特征都是对生物神经元的一种折射：每一个节点与激活阈值、触发的连接。
连接人工神经元系统建立起来之后，我们就能够对这些系统进行训练，从而让他们学习到数据中的一些模式，学到之后就能执行回归、分类、聚类、预测等功能。
人工神经网络可以看作是计算节点的集合。数据通过这些节点进入神经网络的输入层，再通过神经网络的隐藏层直到关于数据的一个结论或者结果出现，这个过程才会停止。神经网络产出的结果会跟预期的结果进行比较，神经网络得出的结果与正确结果的不同点会被用来更正神经网络节点的激活阈值。随着这个过程的不断重复，神经网络的输出结果就会无限靠近预期结果。
二、训练过程
在搭建一个神经网络系统之前，你必须先了解训练的过程以及网络输出结果是怎么产生的。然而我们并不想过度深入的了解这些方程式，下面是一个简短的介绍。
网络的输入节点收到一个数值数组（或许是叫做张量多维度数组）就代表输入数据。例如, 图像中的每个像素可以表示为一个标量，然后将像素传递给一个节点。输入数据将会与神经网络的参数相乘，这个输入数据被扩大还是减小取决于它的重要性，换句话说，取决于这个像素就不会影响神经网络关于整个输入数据的结论。
起初这些参数都是随机的，也就是说神经网络在建立初期根本就不了解数据的结构。每个节点的激活函数决定了每个输入节点的输出结果。所以每个节点是否能够被激活取决于它是否接受到足够的刺激强度，即是否输入数据和参数的结果超出了激活阈值的界限。
在所谓的密集或完全连接层中，每个节点的输出值都会传递给后续层的节点，在通过所有隐藏层后最终到达输出层，也就是产生输入结果的地方。在输出层, 神经网络得到的最终结论将会跟预期结论进行比较(例如，图片中的这些像素代表一只猫还是狗?)。神经网络猜测的结果与正确结果的计算误差都会被纳入到一个测试集中，神经网络又会利用这些计算误差来不断更新参数，以此来改变图片中不同像素的重要程度。整个过程的目的就是降低输出结果与预期结果的误差，正确地标注出这个图像到底是不是一条狗。
深度学习是一个复杂的过程，由于大量的矩阵系数需要被修改所以它就涉及到矩阵代数、衍生品、概率和密集的硬件使用问题，但是用户不需要全部了解这些复杂性。
但是，你也应该知道一些基本参数，这将帮助你理解神经网络函数。这其中包括激活函数、优化算法和目标函数(也称为损失、成本或误差函数)。
激活函数决定了信号是否以及在多大程度上应该被发送到连接节点。阶梯函数是最常用的激活函数, 如果其输入小于某个阈值就是0，如果其输入大于阈值就是1。节点都会通过阶梯激活函数向连接节点发送一个0或1。优化算法决定了神经网络怎么样学习，以及测试完误差后，权重怎么样被更准确地调整。最常见的优化算法是随机梯度下降法。最后, 成本函数常用来衡量误差，通过对比一个给定训练样本中得出的结果与预期结果的不同来评定神经网络的执行效果。
Keras、Deeplearning4j 等开源框架让创建神经网络变得简单。创建神经网络结构时，需要考虑的是怎样将你的数据类型匹配到一个已知的被解决的问题，并且根据你的实际需求来修改现有结构。
三、神经网络的类型以及应用
神经网络已经被了解和应用了数十年了，但是最近的一些技术趋势才使得深度神经网络变得更加高效。
GPUs使得矩阵操作速度更快；分布式计算结构让计算能力大大增强；多个超参数的组合也让迭代的速度提升。所有这些都让训练的速度大大加快，迅速找到适合的结构。
随着更大数据集的产生，类似于ImageNet 的大型高质量的标签数据集应运而生。机器学习算法训练的数据越大，那么它的准确性就会越高。
最后，随着我们理解能力以及神经网络算法的不断提升，神经网络的准确性在语音识别、机器翻译以及一些机器感知和面向目标的一些任务等方面不断刷新记录。
尽管神经网络架构非常的大，但是主要用到的神经网络种类也就是下面的几种。
3.1前馈神经网络
前馈神经网络包括一个输入层、一个输出层以及一个或多个的隐藏层。前馈神经网络可以做出很好的通用逼近器，并且能够被用来创建通用模型。
这种类型的神经网络可用于分类和回归。例如，当使用前馈网络进行分类时，输出层神经元的个数等于类的数量。从概念上讲, 激活了的输出神经元决定了神经网络所预测的类。更准确地说, 每个输出神经元返回一个记录与分类相匹配的概率数，其中概率最高的分类将被选为模型的输出分类。
前馈神经网络的优势是简单易用，与其他类型的神经网络相比更简单，并且有一大堆的应用实例。
3.2卷积神经网络
卷积神经网络和前馈神经网络是非常相似的，至少是数据的传输方式类似。他们结构大致上是模仿了视觉皮层。卷积神经网络通过许多的过滤器。这些过滤器主要集中在一个图像子集、补丁、图块的特征识别上。每一个过滤器都在寻找不同模式的视觉数据，例如，有的可能是找水平线，有的是找对角线，有的是找垂直的。这些线条都被看作是特征，当过滤器经过图像时，他们就会构造出特征图谱来定位各类线是出现在图像的哪些地方。图像中的不同物体，像猫、747s、榨汁机等都会有不同的图像特征，这些图像特征就能使图像完成分类。卷积神经网络在图像识别和语音识别方面是非常的有效的。
卷积神经网络与前馈神经网络在图像识别方面的异同比较。虽然这两种网络类型都能够进行图像识别，但是方式却不同。卷积神经网络是通过识别图像的重叠部分，然后学习识别不同部分的特征进行训练；然而，前馈神经网络是在整张图片上进行训练。前馈神经网络总是在图片的某一特殊部分或者方向进行训练，所以当图片的特征出现在其他地方时就不会被识别到，然而卷积神经网络却能够很好的避免这一点。
卷积神经网络主要是用于图像、视频、语音、声音识别以及无人驾驶的任务。尽管这篇文章主要是讨论递归神经网络的，但是卷积神经网络在图像识别方面也是非常有效的，所以很有必要了解。
3.3递归神经网络
与前馈神经网络不同的是，递归神经网络的隐藏层的节点里有内部记忆存储功能，随着输入数据的改变而内部记忆内容不断被更新。递归神经网络的结论都是基于当前的输入和之前存储的数据而得出的。递归神经网络能够充分利用这种内部记忆存储状态处理任意序列的数据，例如时间序列。
递归神经网络经常用于手写识别、语音识别、日志分析、欺诈检测和网络安全。
递归神经网络是处理时间维度数据集的最好方法，它可以处理以下数据：网络日志和服务器活动、硬件或者是医疗设备的传感器数据、金融交易、电话记录。想要追踪数据在不同阶段的依赖和关联关系需要你了解当前和之前的一些数据状态。尽管我们通过前馈神经网络也可以获取事件，随着时间的推移移动到另外一个事件，这将使我们限制在对事件的依赖中，所以这种方式很不灵活。
追踪在时间维度上有长期依赖的数据的更好方法是用内存来储存重要事件，以使近期事件能够被理解和分类。递归神经网络最好的一点就是在它的隐藏层里面有“内存”可以学习到时间依赖特征的重要性。
接下来我们将讨论递归神经网络在字符生成器和网络异常检测中的应用。递归神经网络可以检测出不同时间段的依赖特征的能力使得它可以进行时间序列数据的异常检测。
递归神经网络的应用
网络上有很多使用RNNs生成文本的例子，递归神经网络经过语料库的训练之后，只要输入一个字符，就可以预测下一个字符。下面让我们通过一些实用例子发现更多RNNs的特征。
应用一、RNNs用于字符生成
递归神经网络经过训练之后可以把英文字符当做成一系列的时间依赖事件。经过训练后它会学习到一个字符经常跟着另外一个字符（“e”经常跟在“h”后面，像在“the、he、she”中）。由于它能预测下一个字符是什么，所以它能有效地减少文本的输入错误。
Java是个很有趣的例子，因为它的结构包括很多嵌套结构，有一个开的圆括号必然后面就会有一个闭的，花括号也是同理。他们之间的依赖关系并不会在位置上表现的很明显，因为多个事件之间的关系不是靠所在位置的距离确定的。但是就算是不明确告诉递归神经网络Java中各个事件的依赖关系，它也能自己学习了解到。
在异常检测当中，我们要求神经网络能够检测出数据中相似、隐藏的或许是并不明显的模式。就像是一个字符生成器在充分地了解数据的结构后就会生成一个数据的拟像，递归神经网络的异常检测就是在其充分了解数据结构后来判断输入的数据是不是正常。
字符生成的例子表明递归神经网络有在不同时间范围内学习到时间依赖关系的能力，它的这种能力还可以用来检测网络活动日志的异常。
异常检测能够使文本中的语法错误浮出水面，这是因为我们所写的东西是由语法结构所决定的。同理，网络行为也是有结构的，它也有一个能够被学习的可预测模式。经过在正常网络活动中训练的递归神经网络可以监测到入侵行为，因为这些入侵行为的出现就像是一个句子没有标点符号一样异常。
应用二、一个网络异常检测项目的示例
假设我们想要了解的网络异常检测就是能够得到硬件故障、应用程序失败、以及入侵的一些信息。
模型将会向我们展示什么呢？
随着大量的网络活动日志被输入到递归神经网络中去，神经网络就能学习到正常的网络活动应该是什么样子的。当这个被训练的网络被输入新的数据时，它就能偶判断出哪些是正常的活动，哪些是被期待的，哪些是异常的。
训练一个神经网络来识别预期行为是有好处的，因为异常数据不多，或者是不能够准确的将异常行为进行分类。我们在正常的数据里进行训练，它就能够在未来的某个时间点提醒我们非正常活动的出现。
说句题外话，训练的神经网络并不一定非得识别到特定事情发生的特定时间点（例如，它不知道那个特殊的日子就是周日），但是它一定会发现一些值得我们注意的一些更明显的时间模式和一些可能并不明显的事件之间的联系。
我们将概述一下怎么用 Deeplearning4j（一个在JVM上被广泛应用的深度学习开源数据库）来解决这个问题。Deeplearning4j在模型开发过程中提供了很多有用的工具：DataVec是一款为ETL（提取-转化-加载）任务准备模型训练数据的集成工具。正如Sqoop为Hadoop加载数据，DataVec将数据进行清洗、预处理、规范化与标准化之后将数据加载到神经网络。这跟Trifacta’s Wrangler也相似，只不过它更关注二进制数据。
开始阶段
第一阶段包括典型的大数据任务和ETL：我们需要收集、移动、储存、准备、规范化、矢量话日志。时间跨度的长短是必须被规定好的。数据的转化需要花费一些功夫，这是由于JSON日志、文本日志、还有一些非连续标注模式都必须被识别并且转化为数值数组。DataVec能够帮助进行转化和规范化数据。在开发机器学习训练模型时，数据需要分为训练集和测试集。
训练神经网络
神经网络的初始训练需要在训练数据集中进行。
在第一次训练的时候，你需要调整一些超参数以使模型能够实现在数据中学习。这个过程需要控制在合理的时间内。关于超参数我们将在之后进行讨论。在模型训练的过程中，你应该以降低错误为目标。
但是这可能会出现神经网络模型过度拟合的风险。有过度拟合现象出现的模型往往会在训练集中的很高的分数，但是在遇到新的数据时就会得出错误结论。用机器学习的语言来说就是它不够通用化。Deeplearning4J提供正则化的工具和“过早停止”来避免训练过程中的过度拟合。
神经网络的训练是最花费时间和耗费硬件的一步。在GPUs上训练能够有效的减少训练时间，尤其是做图像识别的时候。但是额外的硬件设施就带来多余的花销，所以你的深度学习的框架必须能够有效的利用硬件设施。Azure和亚马逊等云服务提供了基于GPU的实例，神经网络还可以在异构集群上进行训练。
创建模型
Deeplearning4J提供ModelSerializer来保存训练模型。训练模型可以被保存或者是在之后的训练中被使用或更新。
在执行异常检测的过程中，日志文件的格式需要与训练模型一致，基于神经网络的输出结果，你将会得到是否当前的活动符合正常网络行为预期的结论。
代码示例
递归神经网络的结构应该是这样子的：
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder(
.seed(123)
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)
.weightInit(WeightInit.XAVIER)
.updater(Updater.NESTEROVS).momentum(0.9)
.learningRate(0.005)
.gradientNormalization(GradientNormalization.ClipElementWiseAbsoluteValue)
.(0.5)
.list()
.layer(0, new GravesLSTM.Builder().activation("tanh").nIn(1).nOut(10).build())
.layer(1, new RnnOutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MCXENT)
.activation("softmax").nIn(10).nOut(numLabelClasses).build())
.pretrain(false).backprop(true).build();
MultiLayerNetwork net = new MultiLayerNetwork(conf);
net.init();
下面解释一下几行重要的代码：
.seed(123)
随机设置一个种子值对神经网络的权值进行初始化，以此获得一个有复验性的结果。系数通常都是被随机的初始化的，以使我们在调整其他超参数时仍获得一致的结果。我们需要设定一个种子值，让我们在调整和测试的时候能够用这个随机的权值。
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)
决定使用哪个最优算法（在这个例子中是随机梯度下降法）来调整权值以提高误差分数。你可能不需要对这个进行修改。
.learningRate(0.005)
当我们使用随机梯度下降法的时候，误差梯度就被计算出来了。在我们试图将误差值减到最小的过程中，权值也随之变化。SGD给我们一个让误差更小的方向，这个学习效率就决定了我们该在这个方向上迈多大的梯度。如果学习效率太高，你可能是超过了误差最小值；如果太低，你的训练可能将会永远进行。这是一个你需要调整的超参数。
F. 信息安全的三大支柱是什么，如何理解其相互之间的关系，论述题
传感技术、计算机技术与通信技术一起被称为信息技术的三大支柱。从仿生学观点来看，如果把计算机看成处理和识别信息的“大脑”，把通信系统看成传递信息的“神经系统”的话，那么传感器就是“感觉器官”。
网络空间面临的安全挑战越来越复杂：
随着网络安全对工业控制系统的攻击日益增多，许多重要的工业控制系统都发生了安全事件。例如，在2016年3月，纽约鲍曼大坝的一个小型防洪系统遭到攻击。
移动互联网恶意程序趋于盈利，移动互联网黑产业链已经成熟。通过对恶意程序行为的分析，发现旨在获得经济效益的应用程序如欺诈、恶意扣除、锁屏敲诈等数量急剧增加。
大量与物联网相关的智能设备受到恶意程序的攻击，形成僵尸网络，用于发起大流量DDoS攻击。
(6)神经系统网络安全扩展阅读：
信息安全概念在20世纪经历了一个漫长的历史时期，自上世纪90年代以来一直受到人们的高度重视，进入21世纪以来，随着信息技术的不断发展，信息安全问题日益突出。信息安全是防止未经授权使用、滥用、篡改或拒绝知识、事实、数据或能力的措施。
信息安全关系到网络系统的正常使用、用户资产和信息资源的安全、企事业单位的信息建设和发展、国家安全与社会稳定。因此，信息安全问题不仅成为各国关注的焦点，而且成为一个新的研究领域和人才需求。
G. 怎么样提高网络安全知识
一、首先，全校师生都要有高度的安全意识，若发现有安全隐患，要及时向学校汇报，防患于未然。有些课：体育课和课外活动前要充分做好准备活动，运动时不要剧烈碰撞，以免撞伤或摔伤。在上实验课前一定要认真听老师讲解注意事项，在做实验时要严格按照要求来做。 其次，同学之间要互相体谅和互相理解，多看看别人的长处，尊重同学的不同个性，在同学间遇到矛盾时，一定要冷静，切忌用拳头代替说理，给自己和同学带来不良的后果；同时遇到难以解决困难，学会与老师、家长及时沟通。 再次，骑车上学的同学一定要严格遵守交通规则，车速放慢一点以防发生意外。坐公共汽车上学的同学上下车和横穿马路时都要格外注意安全。
二、在校外不随便把自己的家庭住址、父母姓名、联系方式等给陌生人或者培训机构，以免给骗子以可乘之机。 在遇到异常情况时，能够冷静、机智、勇敢地去应付。遇上歹徒,不能惊慌，要保持头脑清醒、镇定。同时，根据自己的体力和心理状态、周围情况、歹徒的动机来决定对策。仔细记下歹徒的相貌、身高、口音、衣着、逃离方向等情况，待事后立即向民警或公安部门报告。应切记，不到迫不得已时不要轻易与歹徒发生正面冲突，最重要的是要运用智慧，随机应变。 防范精神病患者，应当尽快远离、躲避，不要围观。不要挑逗、取笑、戏弄精神病患者，不要刺激他们，以免招致不必要的伤害。 中小学生吸烟，危害极大。不仅对人体的呼吸道、心血管、神经系统、消化系统等都有不同程度的伤害。而且会污染环境，给他人带来更严重的危害。 独自在家时要关好窗、锁好门；学习预防家庭火灾常识，掌握不同情况下起火的处理方法；睡觉前检查燃气阀门是否关闭，炭火是否熄灭，防止一氧化碳中毒；不受坏人利诱，不占别人的小便宜；不在假期暴饮暴食；夏季选择有专人维护的正规场地；不到河流、湖泊、水库、沟渠等水边玩耍，以防溺水；参加大型集体活动时，不拥挤、不起哄、不制造紧张或恐慌气氛；未成年人不进入营业性歌舞厅、游戏室、录像厅和网吧；不赌博，不吸食毒品，不看不健康出版物；未成年人不吸烟，不饮酒；正确对待生活中的困境，通过诉说、交流等方式来疏缓生活中的不适感；遇到紧急情况，及时拨打报警（110）、火警（119）、急救（120）电话；认真学习未成年人保护法等有关法律法规，学会用法律保护自己。
H. 人工智能在网络安全领域的应用有哪些
近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术。一般来说，AI主要应用于网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。
1、人工智能在网络安全领域的应用——在网络入侵检测中。
入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理网络异常流量等数据，并为用户自动生成安全报告，如DDoS检测、僵尸网络检测等。目前，神经网络、分布式代理系统和专家系统都是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与人工智能初创企业PatternEx联合开发了基于人工智能的网络安全平台AI2。通过分析挖掘360亿条安全相关数据，AI2能够准确预测、检测和防范85%的网络攻击。其他专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。
2、人工智能在网络安全领域的应用——预测恶意软件防御。
预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征，预测进化方向，并提前防御。目前，随着恶意病毒的增多和勒索软件的突然出现，企业对恶意软件的保护需求日益迫切，市场上出现了大量应用人工智能技术的产品和系统。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，这是一款由人工智能驱动的“Cognition”杀毒系统，可以准确地检测和删除恶意文件，保护网络免受未知的网络安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017大会上，国内外专家就人工智能在下一代防病毒领域的应用进行了热烈讨论。预测恶意软件防御的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。
3、人工智能在网络安全领域的应用——在动态感知网络安全方面。
网络安全态势感知技术利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化技术，直观地显示和预测网络安全态势，为网络安全预警和防护提供保障，在不断自我学习的过程中提高系统的防御水平。美国公司Invincea开发了基于人工智能的旗舰产品X，以检测未知的威胁，而英国公司Darktrace开发了一种企业安全免疫系统。国内伟达安防展示了自主研发的“智能动态防御”技术，以及“人工智能”与“动态防御”六大“魔法”系列产品的整合。其他参与此类研究的初创企业包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。
此外，人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。一些公司正在使用人工智能技术来应对物联网安全挑战，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。
以上就是《人工智能在网络安全领域的应用是什么?这个领域才是最关键的》，近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站其他文章进行学习。
I. 物联网的安全角态三要素
物联网安全的要素物联网的安全角态主要体现在其体系结构的各个要素上，主要包括物理要素、运行要素、数据要素三个方面。1 物理要素物理安全是物联网安全的基础要素。主要涉及感知控制层的感知控制设备的安全，主要包括对传感器及RFID的干扰、屏蔽、信号截获等, 是物联网安全特殊性的体现。2 安全运行要素运行安全，存在于物联网的各个环节中，涉及到了物联网的三个层次，其目的是保障感知控制设备、网络传输系统及处理系统的正常运行，与传统信息系统安全基本相同。3 数据安全数据安全也是存在于物联网的各环节之中，要求在感知控制设备、网络传输系统、处理系统中的信息不会出现被窃取、被篡改、被伪造、被抵赖等性质。
物联网的核心概念在于“基于网络对物品信息的按需、自动、及时、可靠感知”。一般认为物联网应具备三个基本特性：①及时感知信息，即利用各种可用的感知手段，能实现对物体动态信息的实时采集；②可靠传输信息，即通过各种信息网络与互联网的融合，将感知的信息准确可靠地传递出去；③智能处理信息，即利用云计算等智能计算技术对海量的数据和信息进行分析和处理，以便按需、自动地获取到有用信息并对其进行利用。物联网的本质是通过能够获取物体信息的传感器来进行信息采集，通过网络进行信息传输与交换，通过信息处理系统进行信息加工及决策。