人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的應用-第2篇

數(shù)智創(chuàng)新變革未來人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的應用網(wǎng)絡安全概況與挑戰(zhàn)人工智能與機器學習技術(shù)概述人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的應用方向基于機器學習的網(wǎng)絡攻擊檢測與防御基于深度學習的網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的隱私與倫理問題人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的未來趨勢人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的應用案例ContentsPage目錄頁網(wǎng)絡安全概況與挑戰(zhàn)人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的應用網(wǎng)絡安全概況與挑戰(zhàn)網(wǎng)絡安全概況1.網(wǎng)絡安全是保護網(wǎng)絡、系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的機密性、完整性和可用性的做法和過程。2.網(wǎng)絡安全威脅包括惡意軟件、網(wǎng)絡釣魚、黑客攻擊、拒絕服務攻擊等。3.網(wǎng)絡安全風險包括數(shù)據(jù)泄露、系統(tǒng)破壞、業(yè)務中斷和聲譽受損等。網(wǎng)絡安全挑戰(zhàn)1.網(wǎng)絡安全挑戰(zhàn)包括不斷變化的威脅環(huán)境、缺乏熟練的網(wǎng)絡安全專業(yè)人員、網(wǎng)絡安全法規(guī)的復雜性和監(jiān)管要求的增加等。2.網(wǎng)絡安全挑戰(zhàn)還包括物聯(lián)網(wǎng)設備和云計算的興起、人工智能和機器學習技術(shù)的使用以及供應鏈安全等。3.網(wǎng)絡安全挑戰(zhàn)使得組織需要采用新的策略和技術(shù)來保護其網(wǎng)絡和系統(tǒng)，并應對不斷變化的威脅環(huán)境。人工智能與機器學習技術(shù)概述人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的應用#.人工智能與機器學習技術(shù)概述機器學習：1.基礎理論：機器學習是指通過計算機程序利用數(shù)據(jù)進行學習，進而從中學到規(guī)律，并應用這些規(guī)律對新數(shù)據(jù)進行預測的一種方法。2.核心算法：常見的機器學習算法包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習，基于統(tǒng)計學和數(shù)學優(yōu)化理論來優(yōu)化模型參數(shù)，提高預測精度和泛化能力。3.常用應用：機器學習廣泛用于自然語言處理、圖像識別、語音識別、異常檢測、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域，并且應用效果不斷提升。人工智能：1.基本概念：人工智能是指機器或程序能夠模擬人類行為和思維，并執(zhí)行人類難以完成的任務。2.技術(shù)構(gòu)成：人工智能涉及計算機科學、自動化、語言學、認知科學等多學科知識，主要包括機器學習、自然語言處理、知識表示和推理、機器人學等技術(shù)領(lǐng)域。3.發(fā)展趨勢：人工智能技術(shù)正快速發(fā)展，在計算機視覺、語音識別、機器翻譯、自動駕駛等應用領(lǐng)域取得顯著進展，并不斷推動這些領(lǐng)域向更智能化方向發(fā)展。#.人工智能與機器學習技術(shù)概述網(wǎng)絡安全：1.含義及意義：網(wǎng)絡安全是指保護計算機網(wǎng)絡免受未經(jīng)授權(quán)的訪問、使用、泄露、破壞或中斷的一種實踐，其目的是確保網(wǎng)絡資源的機密性、完整性和可用性。2.威脅類型：網(wǎng)絡安全面臨各種威脅，包括惡意軟件、網(wǎng)絡攻擊、數(shù)據(jù)泄露、網(wǎng)絡釣魚和拒絕服務攻擊等，這些威脅可能會對個人、組織和政府造成嚴重損失。人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的應用方向人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的應用#.人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的應用方向惡意軟件檢測1.人工智能和機器學習技術(shù)可以用來檢測惡意軟件，例如病毒、木馬和間諜軟件。這些技術(shù)可以分析惡意軟件的代碼、行為和模式，并將其與已知的惡意軟件進行比較，從而識別出新的惡意軟件樣本。2.人工智能和機器學習技術(shù)還可以用來檢測零日漏洞，即尚未被發(fā)現(xiàn)和修補的安全漏洞。這些技術(shù)可以通過分析軟件的代碼和行為，來發(fā)現(xiàn)可能存在漏洞的位置，并及時發(fā)出警報。3.人工智能和機器學習技術(shù)還可以用來檢測網(wǎng)絡釣魚攻擊，即偽裝成合法網(wǎng)站或電子郵件的惡意網(wǎng)站或電子郵件。這些技術(shù)可以通過分析網(wǎng)站或電子郵件的URL、內(nèi)容和行為，來識別出網(wǎng)絡釣魚攻擊。安全事件響應1.人工智能和機器學習技術(shù)可以用來分析安全事件，例如網(wǎng)絡攻擊、數(shù)據(jù)泄露和系統(tǒng)故障。這些技術(shù)可以幫助安全分析師快速了解安全事件的性質(zhì)和范圍，并做出相應的響應措施。2.人工智能和機器學習技術(shù)還可以用來預測安全事件，例如網(wǎng)絡攻擊和數(shù)據(jù)泄露。這些技術(shù)可以通過分析歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，來識別出可能發(fā)生安全事件的風險因素，并及時發(fā)出預警。3.人工智能和機器學習技術(shù)還可以用來自動化安全事件響應流程，例如隔離受感染系統(tǒng)、阻止惡意流量和修復安全漏洞。這些技術(shù)可以幫助安全團隊更快地響應安全事件，并減少安全事件造成的損失。#.人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的應用方向威脅情報收集與分析1.人工智能和機器學習技術(shù)可以用來收集和分析威脅情報，例如惡意軟件樣本、網(wǎng)絡攻擊數(shù)據(jù)和安全漏洞信息。這些技術(shù)可以幫助安全團隊及時了解最新的安全威脅，并采取相應的防御措施。2.人工智能和機器學習技術(shù)還可以用來關(guān)聯(lián)和分析不同來源的威脅情報，例如安全日志、網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)和威脅情報報告。這些技術(shù)可以幫助安全團隊發(fā)現(xiàn)隱藏的威脅模式和攻擊關(guān)系，并及時做出響應。3.人工智能和機器學習技術(shù)還可以用來預測未來的安全威脅，例如新的惡意軟件攻擊、網(wǎng)絡釣魚攻擊和數(shù)據(jù)泄露攻擊。這些技術(shù)可以幫助安全團隊提前做好準備，并采取相應的防御措施。云安全1.人工智能和機器學習技術(shù)可以用來保護云計算環(huán)境的安全，例如虛擬機、容器和云存儲。這些技術(shù)可以幫助云安全團隊檢測和防御云計算環(huán)境中的安全威脅，例如云惡意軟件、云網(wǎng)絡攻擊和云數(shù)據(jù)泄露。2.人工智能和機器學習技術(shù)還可以用來監(jiān)控云計算環(huán)境中的安全事件，例如云虛擬機被感染、云網(wǎng)絡被攻擊和云數(shù)據(jù)被泄露。這些技術(shù)可以幫助云安全團隊快速了解安全事件的性質(zhì)和范圍，并做出相應的響應措施。3.人工智能和機器學習技術(shù)還可以用來自動化云安全管理流程，例如云安全配置管理、云安全事件響應和云安全運營。這些技術(shù)可以幫助云安全團隊提高云安全管理的效率和準確性。#.人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的應用方向網(wǎng)絡安全分析與調(diào)查1.人工智能和機器學習技術(shù)可以用來分析網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)，例如安全日志、網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)和威脅情報。這些技術(shù)可以幫助安全分析師快速發(fā)現(xiàn)和識別網(wǎng)絡安全威脅，例如網(wǎng)絡攻擊和數(shù)據(jù)泄露。2.人工智能和機器學習技術(shù)還可以用來調(diào)查網(wǎng)絡安全事件，例如網(wǎng)絡攻擊和數(shù)據(jù)泄露。這些技術(shù)可以幫助安全分析師快速了解安全事件的性質(zhì)和范圍，并識別出攻擊者的身份和攻擊手段。3.人工智能和機器學習技術(shù)還可以用來預測未來的網(wǎng)絡安全威脅，例如新的網(wǎng)絡攻擊技術(shù)和新的網(wǎng)絡安全漏洞。這些技術(shù)可以幫助安全分析師提前做好準備，并采取相應的防御措施。隱私保護1.人工智能和機器學習技術(shù)可以用來保護個人隱私，例如個人數(shù)據(jù)加密、個人數(shù)據(jù)匿名化和個人數(shù)據(jù)脫敏。這些技術(shù)可以幫助個人和企業(yè)在使用人工智能和機器學習技術(shù)時，保護個人數(shù)據(jù)的安全和隱私。2.人工智能和機器學習技術(shù)還可以用來檢測和防止網(wǎng)絡釣魚攻擊、網(wǎng)絡詐騙和身份盜竊等隱私泄露行為。這些技術(shù)可以幫助個人和企業(yè)在使用互聯(lián)網(wǎng)時，保護自己的隱私和安全。基于機器學習的網(wǎng)絡攻擊檢測與防御人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的應用基于機器學習的網(wǎng)絡攻擊檢測與防御機器學習在網(wǎng)絡攻擊檢測中的應用1.利用機器學習技術(shù)，對網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和分析，識別異常流量和攻擊行為。2.機器學習模型可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)學習網(wǎng)絡攻擊特征，并不斷更新模型以提高檢測準確率。3.將機器學習技術(shù)與其他安全技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建多層次的防御體系，增強網(wǎng)絡安全防御能力。異常檢測1.采用無監(jiān)督機器學習算法，分析網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)，識別偏離正常流量模式的行為。2.使用聚類算法將流量分為正常流量和異常流量，并進一步分析異常流量以識別攻擊行為。3.利用機器學習算法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)學習網(wǎng)絡攻擊特征，建立攻擊檢測模型，提高檢測準確率?；跈C器學習的網(wǎng)絡攻擊檢測與防御入侵檢測系統(tǒng)1.基于機器學習的入侵檢測系統(tǒng)（IDS）可以實時監(jiān)測網(wǎng)絡流量，并利用機器學習算法分析流量數(shù)據(jù)，識別攻擊行為。2.IDS可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)學習網(wǎng)絡攻擊特征，建立攻擊檢測模型，并不斷更新模型以提高檢測準確率。3.IDS可以與其他安全技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建多層次的防御體系，增強網(wǎng)絡安全防御能力。機器學習在網(wǎng)絡攻擊防御中的應用1.利用機器學習技術(shù)，對網(wǎng)絡攻擊行為進行分類和識別，并根據(jù)攻擊類型采取相應的防御措施。2.機器學習模型可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)學習網(wǎng)絡攻擊特征，并不斷更新模型以提高防御準確率。3.將機器學習技術(shù)與其他安全技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建多層次的防御體系，增強網(wǎng)絡安全防御能力。基于機器學習的網(wǎng)絡攻擊檢測與防御威脅情報共享1.建立網(wǎng)絡安全威脅情報共享平臺，實現(xiàn)安全信息和威脅情報的共享和協(xié)作。2.利用機器學習技術(shù)，分析威脅情報數(shù)據(jù)，識別新的攻擊威脅和漏洞，并及時向安全社區(qū)發(fā)布預警信息。3.通過威脅情報共享，增強網(wǎng)絡安全防御能力，提高對網(wǎng)絡攻擊的響應速度。機器學習技術(shù)的發(fā)展趨勢1.深度學習、強化學習等機器學習技術(shù)在網(wǎng)絡安全領(lǐng)域得到廣泛應用，并取得了良好的效果。2.機器學習技術(shù)與其他安全技術(shù)的結(jié)合，正在推動網(wǎng)絡安全防御技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新。3.機器學習技術(shù)在網(wǎng)絡安全領(lǐng)域的研究和應用將繼續(xù)深入，并有望在未來取得更大的突破。基于深度學習的網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的應用基于深度學習的網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知深度學習技術(shù)在網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知中的應用1.深度學習技術(shù)可以用于網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知中的數(shù)據(jù)分析和特征提取。深度學習模型可以自動學習和提取網(wǎng)絡流量、系統(tǒng)日志、安全事件等數(shù)據(jù)中的特征，并將其轉(zhuǎn)換為高維特征向量。這些特征向量可以用于網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知中的分類、檢測和預測等任務。2.深度學習技術(shù)可以用于網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知中的異常檢測。深度學習模型可以學習正常網(wǎng)絡流量和系統(tǒng)行為的模式，并檢測出與這些模式不一致的異常行為。異常行為可能是網(wǎng)絡攻擊、系統(tǒng)故障或其他安全事件的征兆。3.深度學習技術(shù)可以用于網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知中的威脅情報共享。深度學習模型可以學習和提取網(wǎng)絡攻擊的特征，并將其生成威脅情報。威脅情報可以與其他網(wǎng)絡安全設備和系統(tǒng)共享，以便及時檢測和防御網(wǎng)絡攻擊?；谏疃葘W習的網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知生成式對抗網(wǎng)絡（GAN）在網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知中的應用1.生成式對抗網(wǎng)絡（GAN）可以用于網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知中的數(shù)據(jù)增強。GAN可以生成逼真的網(wǎng)絡流量、系統(tǒng)日志和安全事件數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以用于訓練和評估網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知模型。2.生成式對抗網(wǎng)絡（GAN）可以用于網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知中的攻擊檢測。GAN可以生成與攻擊流量相似的流量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以用于訓練和評估網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知模型，以便更好地檢測網(wǎng)絡攻擊。3.生成式對抗網(wǎng)絡（GAN）可以用于網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知中的安全事件預測。GAN可以生成與安全事件相似的事件數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以用于訓練和評估網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知模型，以便更好地預測安全事件。強化學習技術(shù)在網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知中的應用1.強化學習技術(shù)可以用于網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知中的決策支持。強化學習模型可以學習和選擇最佳的安全策略，以應對網(wǎng)絡攻擊和其他安全事件。2.強化學習技術(shù)可以用于網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知中的資源分配。強化學習模型可以學習和選擇最優(yōu)的資源分配策略，以便在有限的資源條件下實現(xiàn)最佳的安全防護效果。3.強化學習技術(shù)可以用于網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知中的安全事件響應。強化學習模型可以學習和選擇最優(yōu)的安全事件響應策略，以便及時有效地處理安全事件。人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的隱私與倫理問題人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的應用#.人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的隱私與倫理問題1.人工智能和機器學習算法對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行收集、分析和處理的過程中，可能存在個人隱私信息泄露和濫用的風險。2.人工智能和機器學習算法在網(wǎng)絡安全中應用過程中，缺乏透明度和可解釋性，可能導致個人權(quán)利受損，如自主決策權(quán)、知情同意權(quán)等。3.人工智能和機器學習算法在網(wǎng)絡安全中應用過程中，存在歧視和偏見，可能導致某些群體受到不公平對待。算法透明度和可解釋性：1.人工智能和機器學習算法應用于網(wǎng)絡安全中的透明度和可解釋性，可幫助網(wǎng)絡安全人員更好地理解和評估算法的性能和結(jié)果，提高算法的可靠性和可信度。2.人工智能和機器學習算法的透明度有助于發(fā)現(xiàn)和糾正算法中的偏見和歧視，促進算法的公平性和公正性。3.人工智能和機器學習算法的可解釋性可以幫助網(wǎng)絡安全人員和利益相關(guān)者更好地理解和信任算法，并為算法的結(jié)果提供可信的解釋。數(shù)據(jù)隱私和個人權(quán)利：#.人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的隱私與倫理問題道德規(guī)范和倫理原則：1.人工智能和機器學習算法應用于網(wǎng)絡安全應遵守相應的道德規(guī)范和倫理原則，以確保算法的公平、公正和透明。2.人工智能和機器學習算法在網(wǎng)絡安全領(lǐng)域應用應尊重個人隱私、自主決策權(quán)和知情同意權(quán)，避免對個人權(quán)利造成侵犯。3.人工智能和機器學習算法在網(wǎng)絡安全中應用應避免歧視和偏見，確保算法對所有群體一視同仁，不因種族、性別、宗教等因素而區(qū)別對待。責任和問責機制：1.人工智能和機器學習算法在網(wǎng)絡安全中應用過程中，應建立明確的責任和問責機制，以確保算法的可靠性、可信度和安全性。2.人工智能和機器學習算法的開發(fā)者、使用者和監(jiān)管者應當對算法的性能、結(jié)果和影響承擔相應的責任。3.建立有效的問責機制可以促進算法的透明度和可解釋性，減少算法濫用和不當使用造成的負面后果。#.人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的隱私與倫理問題算法安全與魯棒性：1.人工智能和機器學習算法在網(wǎng)絡安全中應用時，應保證算法的安全性與魯棒性，防止算法被惡意攻擊和操縱。2.人工智能和機器學習算法應具有較好的魯棒性和抗攻擊能力，能夠抵御各種形式的攻擊，例如對抗性樣本、數(shù)據(jù)中毒、后門攻擊等。3.增強算法的安全性與魯棒性，可以減少算法被惡意攻擊和操縱的風險，提高算法的可靠性和可信度。國際合作與標準制定：1.人工智能和機器學習算法在網(wǎng)絡安全中應用具有全球性，需要加強國際合作與標準制定，以確保算法的公平、公正和透明。2.國際合作可以促進不同國家和地區(qū)在人工智能和機器學習算法應用于網(wǎng)絡安全領(lǐng)域的經(jīng)驗和最佳實踐分享，共同應對全球性網(wǎng)絡安全挑戰(zhàn)。人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的未來趨勢人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的應用人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的未來趨勢1.采用先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和機器學習算法，對網(wǎng)絡流量進行實時分析和檢測，識別異常行為和潛在威脅，從而提高網(wǎng)絡攻擊檢測的準確性和及時性。2.利用機器學習算法訓練入侵檢測系統(tǒng)（IDS），使其能夠自動學習和識別新的攻擊模式，并實時調(diào)整防御策略，從而提高網(wǎng)絡防御的有效性。3.將人工智能技術(shù)與軟件定義網(wǎng)絡（SDN）集成，實現(xiàn)網(wǎng)絡安全威脅的智能識別和動態(tài)響應，增強網(wǎng)絡的整體防御能力。提升網(wǎng)絡安全情報共享與協(xié)作1.建立網(wǎng)絡安全情報共享平臺，利用人工智能技術(shù)對安全情報數(shù)據(jù)進行分析和處理，從中提取有價值的信息，并及時共享給相關(guān)安全機構(gòu)和企業(yè)。2.利用機器學習算法對安全情報數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)和推理，發(fā)現(xiàn)潛在的威脅和攻擊模式，為安全分析師提供更深入的洞察力和決策支持。3.構(gòu)建跨行業(yè)、跨組織的安全協(xié)作網(wǎng)絡，利用人工智能技術(shù)促進安全信息和情報的交換和共享，提升網(wǎng)絡安全領(lǐng)域的整體協(xié)作能力。增強網(wǎng)絡攻擊檢測與防御能力人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的未來趨勢增強網(wǎng)絡安全風險評估與預測1.利用機器學習算法對網(wǎng)絡系統(tǒng)和應用程序進行安全風險評估，識別和分析潛在的漏洞和威脅，為安全加固和修復提供依據(jù)。2.基于歷史安全數(shù)據(jù)和實時網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)，構(gòu)建網(wǎng)絡安全風險預測模型，預測未來可能發(fā)生的網(wǎng)絡攻擊和安全事件，從而提前采取防御措施。3.將人工智能技術(shù)與網(wǎng)絡風險管理框架集成，實現(xiàn)網(wǎng)絡安全風險的動態(tài)評估和持續(xù)監(jiān)控，幫助企業(yè)和組織更好地管理和控制網(wǎng)絡安全風險。提升網(wǎng)絡安全威脅情報分析1.利用自然語言處理（NLP）技術(shù)對網(wǎng)絡安全威脅情報數(shù)據(jù)進行文本分析和信息抽取，從中提取關(guān)鍵信息和實體，提高情報分析的效率和準確性。2.采用機器學習算法對網(wǎng)絡安全威脅情報數(shù)據(jù)進行分類、聚類和關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)隱藏的攻擊模式和威脅關(guān)系，從而增強情報分析的深度和廣度。3.構(gòu)建網(wǎng)絡安全威脅情報知識庫，利用人工智能技術(shù)對情報數(shù)據(jù)進行歸納、總結(jié)和推理，生成高價值的網(wǎng)絡安全情報報告和洞察，為安全決策提供支持。人工智能與機器學習在網(wǎng)絡安全中的未來趨勢構(gòu)建智能化網(wǎng)絡安全應急響應系統(tǒng)1.利用人工智能技術(shù)對網(wǎng)絡安全事件進行智能化分析和處置，實現(xiàn)快速定位攻擊源、隔離受影響系統(tǒng)和恢復正常運行等一系列應急響應操作。2.構(gòu)建網(wǎng)絡安全事件知識庫，利用機器學習算法對歷史安全事件數(shù)據(jù)進行學習和推理，為安全應急響應人員提供最佳實踐和解決方案。3.將人工智能技術(shù)與安全編排、自動化和響應（SOAR）平臺集成，實現(xiàn)網(wǎng)絡安全事件的自動化響應和處置，提高應急響應的效率和準確性。推動網(wǎng)絡安全人才培養(yǎng)與教育1.將人工智能技術(shù)融入網(wǎng)絡安全教育課程中，培養(yǎng)學生對人工智能在網(wǎng)絡安全領(lǐng)域的應用的理解和掌握。2.構(gòu)建網(wǎng)絡安全人工智能在線學習平臺，為網(wǎng)絡安全專業(yè)人員提供持續(xù)教育和培訓，幫助他們掌握人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡安全領(lǐng)域的最新發(fā)展和應用。3.鼓勵高校和企業(yè)合作開展網(wǎng)絡安全人工智能產(chǎn)學研項目，共同培養(yǎng)具有扎實的人工智能和網(wǎng)絡安全知識和技能的復合型人才。人工智能與機器學習