人工智能被應用于各個垂直領域，為各個行業的發展帶來了新的契機。同樣，在安全領域，基于人工智能自主學習以及強大的數據庫分析能力，越來越多的企業開始利用其對抗網絡安全威脅，優化安全防護體系。

值得注意的是，東莞機房托管 ，對于網絡安全，人工智能也并非是沒有瑕疵的“靈丹妙藥”。安全人員可以利用人工智能阻擋網絡攻擊，相反地，網絡罪犯也可以使用人工智能發起更復雜的攻擊。而隨著大量人工智能模型開源，入侵的工具也愈發多樣化。

Forrester周三公布的報告指出，物聯網（IoT），加密和人工智能（AI）是供應商試圖幫助企業解決網絡安全趨勢的最佳選擇。隨著越來越多的違規行為成為頭條新聞，CXO可以在市場上找到大量新的網絡安全創業公司和解決方案。

Forrester指出，截至2014年，600多家參展企業參加了RSA 2017年的56%，比去年同期增長了56%。而這些公司中有超過300家公司自稱為數據安全解決方案，與一年前相比增長了50%。 雖然機器學習和AI確實有安全角色，但它們不是一個銀彈。 安全專業人員應著重尋找解決您正在處理的問題的供應商，并在您的行業中擁有可參考的客戶。  

　　1、用戶數據的泄露 

　　我們每天都活躍在各個手機應用中，日本游戲代理 歐洲服務器，各種隱私也早已被獲取，如果公司保存不當被泄露，那么將會產生不可預見的危害。

2017國際安全極客大賽上，一位女黑客用不到一分鐘攻破共享單車的高危漏洞，通過遠程篡改輸入參數，便可以直接訪問、控制他人賬號，掌握該人的騎行記錄。如果用戶的電話、住址、社交關系以及經常訪問的地點等信息被不法之徒獲取，那么用戶的安全就毫無保障可言。好在用戶隱私信息的保護已經得到了重視，但是個人的保護是不夠的，希望在政府層面能加大執法力度，效仿國外的隱私保護相關做法，約束企業不得濫用和泄露用戶信息。

　　2、自學的人工智能可能好奇犯錯  

　　研究員們研究的是如何讓機器自主學習，Google 的 DeepMind 也做的是類似的事情，他們開發出了能夠擊敗世界頂級選手的 AlphaGo。但是隨著這些機器在數小時的數據分析中自我訓練，它們也可能會學會一些人類沒有估計到的、不希望看到的、甚至是會造成實質性傷害的行為。   　

　當網絡服務、安全設備和機器人都開始用上 AI 技術以后，這樣的擔憂就無法忽視了。現在，Dario Amodei 在內的一部分 AI 研究人員已經開始聯手探索新的技術理論來避免最糟糕的情況發生。  

　　3、不可忽視的風險   　

　近幾年來，埃隆馬斯克以及其它一些權威、哲學家、科技愛好者都在反復警告機器有可能擺脫人類的控制，馬斯克最近在推特上寫道：“如果你不擔心人工智能的安全性，那么現在你應該擔心了。”學到一些設計者并不希望看到的有害行為。隨著時間慢慢過去，人們似乎忘掉了這些警告，畢竟如今的自動駕駛汽車在識別行車線或者識別紅燈這樣最基本的任務中都會表現得磕磕絆絆。   　

　人工智能將影響我們所做的一切，包括掃描證件、滾動網頁、使用應用程序和家庭傳感器系統，以及日常生活的許多其他方面。結果，人工智能將不斷收集數據和個人信息。迪爾伯恩解釋說，企業可以利用這些信息，應用算法來了解你的行為。  

　　許多 AI 界的專家都相信強化學習會是通往人工智能的主要途徑之一，這種方法里機器要反復試錯才能最終學會做某件特定的事情。研究人員們為機器指定好一個它要追求的回饋，它就會隨機地做出行動“嘗試”達成任務，同時也密切關注著哪些事情會帶來更高的回饋。