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每日安全资讯TB 安防“漏洞”不用再担心？网络安全中的AI市场比你想象的大

根据市场调研机构MeticulousResearch的最新报告 ， 预计网络安全市场中的人工智能从2020年开始将以23.6%的复合年增长率增长 ， 到2027年市场规模将达到463亿美元 。
网络安全中的人工智能市场的增长主要归因于诸如破坏性安全威胁等因素的涌现 。 跨不同行业垂直领域的数字技术、对高级网络安全解决方案和隐私的需求不断增长 ， 以及网络威胁发生频率和复杂性的持续增长等等 。
网络安全中的AI市场
网络安全中的人工智能市场包括硬件、软件和服务 ， 技术方面主要包括机器学习、自然语言处理、情景感知计算等 。 安全性应用主要针对应用程序安全、端点安全、云安全、网络安全等等 。
主要应用包括 ， 数据丢失预防、统一威胁管理、加密、身份和访问管理、风险与合规性管理、防病毒/恶意软件、侵检测/预防系统、分布式拒绝服务缓解、安全信息和事件管理、威胁情报、欺诈检测等 。
【每日安全资讯TB 安防“漏洞”不用再担心？网络安全中的AI市场比你想象的大】根据《全球网络安全市场人工智能研究报告》的预测 ， 从市场组成部分来看 ， 预计到2020年 ， 软件部分将在网络安全市场中占整体人工智能的最大份额 。 然而 ， 服务部分预计将在未来几年中以最快的速度增长 。
从技术角度来看 ， 预计机器学习技术领域将在2020年占整个人工智能在网络安全市场中的最大份额 ， 并预计在预测期内以最快的复合年增长率增长 。 该细分市场的巨大份额和快速增长主要归因于其收集和处理源自不同来源的大数据的能力 。 这有助于根据数据进行预测网络威胁 ， 并有助于分析实时用户行为模式 ， 以保护网络免受潜在的网络威胁 。
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利用AI技术对抗安全挑战
当前 ， IoT（物联网）正在快速发展 。 到2020年 ， 全球连接设备将达到295亿个 。 海量的连接极大丰富了用户的生活 。 尽管物联网的连接数在加速增长 ， 但其在发展中却暴露出管理和安全方面的问题 。
事实上 ， 利用人工智能技术来对抗安全挑战已成为趋势 。 我们不必再局限于“黑名单”和“白名单”这些传统安全手段 ， 而机器学习势必成为我们打击所有这些威胁的解决方案的核心所在 。 虽然我们使用了机器学习和人工智能技术 ， 但黑客的攻击手段也在不断变化 。
人工智能被业内专家认为是“下个十年的关键技术” 。 尤其是人工智能进入大爆发阶段 。 谷歌、Facebook、IBM、百度、阿里巴巴等中外领导企业已经将人工智能技术作为公司未来整体发展的核心战略 。
人工智能技术的底层逻辑
源于海量的数据、强大的计算资源以及更先进的算法 ， 人工智能技术在近些年迎来了蓬勃发展 。 机器学习是人工智能的核心 ， 是现阶段实现人工智能应用的主要方法 ， 它广泛地应用于机器视觉、语音识别、自然语言处理、无人驾驶、医疗诊断、数据挖掘等领域 。
机器学习算法分为监督学习和无监督学习 。 监督学习中 ， 会对算法提供带有标记的样本数据 ， 算法从训练样本中学习生成模型 ， 然后依据该模型对新的样本进行预测推断 。 典型的监督学习方法包括分类和回归等 。 无监督学习是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构和规律 ， 不需要训练样本和人工标注数据 。 典型的无监督学习方法包括聚类、数据降维和关联规则学习等 。
深度学习和强化学习是机器学习研究中的新兴领域 。 深度学习通过深层神经网络自动学习复杂、有用的特征 ， 完成特征提取与机器学习算法的融合 。 强化学习是与监督学习不同 ， 没有标签数据作为监督信号 ， 强化学习必须依靠自己的经历进行学习并不断优化 。
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网络中的攻击行为经常改变它们的表现方式 ， 当这些袭击事件发生变化时 ， 由于没有预先建立可与之匹配的规则或者模式 ， 难以被传统的网络防护系统所识别 。 机器学习不是利用显式的规则去完成特定功能 ， 而是通过自身学习从大量的样本数据中抽象、归纳出知识与规则 ， 从而更加灵活和高效 。


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