人工智能在各种信息安全系统中的广泛涌现

安全公司愿意采用跟踪互联网流量的方法，并根据其签名查找可疑材料。这些技术重点是在出现问题后去检测恶意软件，并去实现良好数据与恶意软件之间的隔离。但是，如果恶意软件未被检测到，它可能会在系统后台中潜伏数月甚至数年，并在以后变得活跃。

消费领域正在迅速变化。它正在从一种只有电脑、游戏机和智能手机连接到互联网的环境中迁移出来。渐渐地，这种环境集成了传感器、摄像头和智能家电等新型设备，其目的是让它们的所有者和用户实时了解生活中的许多事情：如房屋状况、家庭事务、人身安全、天气等等。

现在，我们有了一个更加复杂的环境，其中包含越来越多的设备，每一个设备都可能成为攻击目标，并且存在隐私和安全漏洞。然而，除了笔记本电脑和智能手机，这些联网设备通常最多只能执行一项或两项功能。如果它们是发源于设计目的，监控站可以向中央系统发出警报并标记问题。这就是人工智能(AI)和机器学习(ML)在保护消费者周边环境方面可以发挥的重要作用。

人工智能和机器学习对保护消费者的重要性

机器学习可被用于确定系统的行为模式，如网络上的流量、正在运行的应用程序、设备之间建立的通信。机器学习系统将追踪在设备、本地网络或云端中的模式。

在设备层面，本地机器学习系统将通过查看存储器、任务、IP地址等一系列参数来确定设备的正常运行模式，并确定在正常条件下的运行方式。在只有一种或两种功能的智能家用电器中，通过嵌入能增强机器学习引擎的神经网络加速器(NNA)，可实现对行为模式的良好建模。设备可以将其元数据报告给网络级或云级系统，该系统将接收所有这些信息并在众多的设备群中进行分析。

在网络层面，路由器可以查看所有的流量，并可以运用自己的智能来确定联网中的设备何时与外界进行通信。通过使用机器学习引擎，它们可以评估何时出现异常通信，可以检测到从网络到外界的异常数据流，可以将其作为一个问题来报告。反之亦然，它们可以识别针对本地设备的异常流量来源。

在云端，应用程序的主机可以看到非常广泛的设备和网络

（编辑：烟台站长网）

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