现如今人工智能是一个比较流行的词，它的本质是通过不断地学习从而达到一个目前相对最优的解。因此，人工智能频繁应用于各个领域，并在功能上进行各类融合。

人工智能简单来说就是电脑模仿人脑进行训练，在模型中给予大量的数据集，可分为训练集、验证集和测试集，训练集告诉模型输入和输出结果并进行训练，然后再通过验证集进行验证这个参数训练的效果，通过梯度下滑原理进行调参，最后通过测试集进行结果测试，如此循环往复100遍、200遍直到上万遍......当在测试集中得出的准确率已经很高且几乎不变的时候，则提出这个最后的最优参数，从而得出相对最优解。对于不同的功能也有不同的模型，比如图像识别可以用Version-Transformer模型或者ResNet系列模型；对于图像修复以及重构可以使用生成式对抗模型；对于实时监控可以用Yolo系列模型等等。

网络安全同样是现在非常重要的一个领域，随着国际黑客的不断攻击，国家也开始了信创之路，把人工智能引入网络安全领域也是一大创新。

1.异常行为检测：通过人工智能的自我学习，分析内网用户的行为从而开始划分正常行为以及异常行为。异常行为例如数据窃取、权限滥用和非法访问敏感信息等。

2.威胁情报分析：人工智能结合威胁情报数据，对内网中的安全威胁进行更深入的分析。通过不断学习数据，从而识别出与内网相关的潜在威胁，并提供针对性的防御建议。比如洪水流量攻击等。

3.智能攻防演练：这是人工智能通过一方攻击一方防御的原理进行训练，使用生成式对抗模型，在频繁的攻防战中，攻击方与防守方互相博弈，最终达到一个平衡，从而得到很强的攻击力和防御力。提出防御的参数，进行应用从而达到防护的目的。

   当然，人工智能的效果并不是百分之百，也达不到百分之百，不同的数据集也对应着不同的模型，每个模型里的层数或者激活函数等参数以及模型架构的增减改变都会影响到最终的效果。因此，模型的选择以及后续的创新实为重要，网络安全亦是如此，任重道远。

来源：信息化办公室 刘彦鹏