人工智能在網絡安全使用的直接動因在于網絡安全形勢越來越雜亂，已經在很大程度上超過了人工的處理才干。例如前幾年呈現過一次病毒大規(guī)模迸發(fā)，高防服務器租借天天新式病毒的新增數據乃至到達幾十萬個，如果仍是經過傳統的特征碼剖析處理形式，底子無法處理，并且其對人力、網絡資本的損耗是驚人的，會對網絡安全公司以及客戶帶來沉重的壓力。
在此布景下，靜態(tài)機器學習的概念就應運而生。高防服務器早在十年之前，像趨勢科技這么的世界安全公司就開始從事這方面的研討，其辦法是學習文件的機器指令，包括歹意軟件的各種特征。經過這種方法，網絡安全防護體系能夠不用徹底把握歹意軟件的特征碼，而是能夠經過其傳達方法、進犯方法等特征來判別是不是有歹意軟件的嫌疑。這么一來，就能夠最大極限的進步公司的偵測率和偵測性能，還有用避免了網絡防護帶來的巨額資本耗費。
從基本原理來看，人工智能在網絡安全中的使用并不雜亂，可是真實要使用于網絡安全防護的實習卻并不容易，乃至也許會給公司帶來事務上的損失，這也變成本屆RSA大會上許多專家對人工智能產生置疑的因素。在他們看來，人工智能安全體系的可靠性依然是一個嚴峻的疑問，許多的疑問依然需求憑借手動處理，這也使得許多人工智能戰(zhàn)略接近失效。
防進犯服務器租借但這并不能證實人工智能戰(zhàn)略不能適用于當時環(huán)境，童寧以為，現在來看，高防服務器要將人工智能使用于網絡安全需求滿意四個條件：用于網絡安全剖析所需求的很多數據、對網絡安全特征標簽的準確提取、合適網絡安全場景的機器學習的算法、具有了解機器學習算法并了解網絡安全技能的專家，只有當這四個條件一起具備的時分，才干研發(fā)出真實的協助公司抵御安全要挾的核心技能。
除了憑借大數據剖析迅速把握很多要挾特征因子以外，亞信安全還經過500余名后臺剖析人員，對這些特征因子進行剖析，以進一步糾正機器學習模型，在削減誤報率的一起，將云端的特征碼下發(fā)給本地安全產品，協助公司用戶更迅速精準的定位安全要挾。
人工智能安全體系的將來：矛與盾的較量仍會持續(xù)
從抱負狀況來看，人工智能安全體系的終極形狀是會“高防服務器ddos獨立思考”，高防服務器將安全要挾處理的步驟徹底自動化，乃至能夠直接替代網絡安全專家的人物，但要完成這一點，很多的機器學習以及對機器學習算法的改善將不可避免。
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