“在我的一生中，見證了社會深刻的變化。其中最深刻的，同時也是對人類影響與日俱增的變化，是人工智能的崛起。簡單來說，我認為強大的人工智能的崛起，要么是人類歷史上最好的事，要么是最糟的。”

——霍金

思科曾預測稱到2020年物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量將從現(xiàn)在的150億增長到500億，而在這些設(shè)備中缺乏基本的安全措施和安全防護的設(shè)備比例占到絕大多數(shù)。2016年Miari僵尸網(wǎng)絡(luò)就不斷在全世界留下新的犯罪記錄，連續(xù)發(fā)動了針對新加坡、利比里亞、德國的DDoS攻擊。物聯(lián)網(wǎng)安全作為人工智能目前最需要集中突破的領(lǐng)域，基于輕量級的AI預測模型，可以長時間的駐留并且自主的操作設(shè)備，這樣就可以保證即使是在低計算能力的情況下也可以實時的在設(shè)備上或者網(wǎng)絡(luò)層中檢測和阻斷一些可疑活動。

什么是DDoS？

DDoS攻擊全稱是分布式拒絕服務(wù)（Distributed Denial of Service），翻譯成中文就是分布式拒絕服務(wù)。一般來說是指攻擊者利用“肉雞”對目標網(wǎng)站在較短的時間內(nèi)發(fā)起大量請求，大規(guī)模消耗目標網(wǎng)站的主機資源，讓它無法正常服務(wù)。在線游戲、互聯(lián)網(wǎng)金融等領(lǐng)域是 DDoS 攻擊的高發(fā)行業(yè)。簡單的說就是攻擊者操控大量的傀儡機，對你的服務(wù)器進行大量看似合法的訪問，占用服務(wù)器的服務(wù)資源，從而使真正的用戶的請求無法得到服務(wù)的響應。當前DDoS攻擊利益鏈日益成熟，攻擊成本也越來越低，DDoS攻擊地下產(chǎn)業(yè)鏈可以提供一整套的完善的服務(wù)，包含各種套餐，其中一個月幾十元就可以購買到DDoS攻擊服務(wù)。

DDoS攻擊是最早出現(xiàn)的，它的攻擊方法說白了就是單挑，是比誰的機器性能好、速度快。但是現(xiàn)在的科技飛速發(fā)展，一般的網(wǎng)站主機都有十幾臺主機，而且各個主機的處理能力、內(nèi)存大小和網(wǎng)絡(luò)速度都有飛速的發(fā)展，有的網(wǎng)絡(luò)帶寬甚至超過了千兆級別。這樣我們的一對一單挑式攻擊就沒有什么作用了，也許自己的機子就會死掉。舉個這樣的攻擊例子，假如你的機器每秒能夠發(fā)送10個攻擊用的數(shù)據(jù)包，而被你攻擊的機器（性能、網(wǎng)絡(luò)帶寬都是頂尖的）每秒能夠接受并處理100攻擊數(shù)據(jù)包，那樣的話，你的攻擊就什么用處都沒有了，而且非常有死機的可能。要知道，你若是發(fā)送這種1vs1的攻擊，你的機器的CPU占用率是90％以上的，你的機器要是配置不夠高的話，那你的機器就毀了。

從“機器”到“思考”

早在1950年代的論文中，圖靈探索了“機器”和“思考”的含義，在后來的“圖靈測試”中，他提出了如果一臺機器進行的對話無法與人類對話相區(qū)別，那么可以說這臺機器能夠“思考”。他在計算機方面的早期研究成果被送到倫敦數(shù)學學會，并且證明了所有的數(shù)學計算機都有同樣的功能，也就是說只要有足夠的內(nèi)存和時間，任何計算機都可以模擬所有其他計算機的行為。機器學習是一種教計算機構(gòu)建基于數(shù)據(jù)的算法的方法，該算法可以了解什么是正常的，什么是異常的，如果機器學習系統(tǒng)遇到異常活動，它就會采取相應的行動。

從“封閉”到“開放”

每一個安全團隊都會出現(xiàn)一個非常關(guān)鍵的問題，即由于每天接踵而至的各類安全警報而產(chǎn)生疲勞感。據(jù)悉，一些北美的企業(yè)平均每天需要處理上萬次的安全警報，在許多情況下其威脅性實際非常低，但卻依然被標記然后提醒，因此這就非常需要有技術(shù)能夠?qū)κ录M行整理分類并結(jié)合多個相關(guān)性的來源信息，整合內(nèi)部日志以及監(jiān)控系統(tǒng)的信息來產(chǎn)生較為準確的威脅情報。對于一些大型企業(yè)來說，通過人工智能的技術(shù)來實現(xiàn)威脅情報的發(fā)掘，從而保證自己安全應急響應中心的效率就顯得非常有必要了。

在人工智能技術(shù)商品化之前，你需要大量的財務(wù)資源才能使用該技術(shù)，不過幸運的是越來越多的安全類的人工智能技術(shù)提供商正在面向企業(yè)提供服務(wù)。人工智能的發(fā)展不光在安全防護方面，近年來更是在金融、醫(yī)療、文娛、無人駕駛等方面發(fā)揮了重要的作用，無數(shù)企業(yè)正在慢慢的改變著人工智能這個領(lǐng)域，無論是科技界大佬BAT、還是近幾年崛起的曠世科技、商湯科技、極鏈科技Video＋＋等都在深耕人工智能領(lǐng)域，曾經(jīng)細微的一個技術(shù)變革經(jīng)過層層堆砌，將碎片化的知識拼湊成完整的產(chǎn)業(yè)鏈，這不是一年兩年可以完成的，企業(yè)的沉淀與技術(shù)的革新都為人工智能這個產(chǎn)業(yè)提供了源源不斷的新鮮血液，未來人工智能的應用場景也將不斷擴大。