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网络安全的四层智能化革命

在刚刚落幕的第20届Blackhat大会上,“机器学习”被反复提及,人工智能在网络安全各个领域得到广泛探索和应用尝试。人工智能在网络安全领域已经从早期的概念炒作,向方案落地转变。 当人工智能遇上网络安全,在纷繁复杂的技术与应用方案背后,可以归纳成执行层、感知层、任务层和战略层四大层面的智能化,不仅帮助解决现有的一些安全难题,未来的发展也非常有想象空间。 网络安全新战场需要AI填补人才紧缺 目前网络安全已经进入了一个崭新的时代,面向各种新战场,需要新的架构、新的方法、新的编程语言来支撑我们应对越来越艰巨的战斗。新战场以黑产对抗、反勒索软件、反Insider-based APT、物联网/车联网这些新方向为代表。比如很多摄像头、智能门锁、儿童手表,都是成批次的被攻破,车联网与智能车的安全问题也引起业界的严重关注和顾虑。 众所周知,在移动互联网时代,安卓的碎片化生态几乎已经失控了。不少手机厂商对某些低版本的手机系统都不再进行升级,尽管还有很多用户在用,这就带来了严重的安全隐患,恶意代码可以轻易通过攻击几年前的安卓漏洞来获利。进入物联网时代,这种情况会更加严重。很多硬件厂商在开发产品的时候完全没...

AI 从业者该如何选择深度学习开源框架丨硬创公开课

编者按:本文内容来自微软美国总部机器学习科学家彭河森博士在雷锋网(公众号:雷锋网)硬创公开课的分享,并由彭河森博士亲自整理成文。 正如程序语言一样,深度学习开源框架同样各有优劣和适用的场景,那么 AI 从业者该如何有针对性地选择这些平台来玩转深度学习? 本期公开课特邀了先后在谷歌、亚马逊、微软供职的机器学习科学家彭河森博士为大家讲述《MXNet火了,AI从业者该如何选择深度学习开源框架》。彭河森博士亲眼见证并深入参与了这三家巨头布局深度学习的过程。 嘉宾介绍 彭河森,埃默里大学统计学博士。现担任微软美国总部的机器学习科学家、微软必应广告部应用资深研究员,当前主要研究方向是自然语言处理和机器学习在广告和推荐系统中的应用。此外,彭河森博士曾是亚马逊最年轻的机器学习研究员,之前还供职于谷歌计量经济学部和中科院。 深度学习是一个非常热门的领域,现在

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