29、人工智能助力下的网络安全与用户认证技术探索

人工智能助力下的网络安全与用户认证技术探索

1. 网络安全中的数据利用与威胁检测

在网络安全领域，利用外部数据能增强系统的弹性和生存能力。可以借助网络空间的广泛趋势和发展，来应对各类威胁。例如，在识别良性文件时，可使用来自GitHub的数据。由于能够定期自动重建新的数据集，该方案具备适应新出现威胁的能力。此外，还应进一步挖掘其他数据源，如SourceForge、搜索引擎、行业威胁情报数据馈送以及黑客论坛等，这些数据源能让我们更深入了解软件漏洞开发工具包、威胁设计趋势等信息。同时，也可考虑利用公共或私人网络威胁报告存储库和存储中的数据。

以下是可利用的数据源列表：
- GitHub
- SourceForge
- 搜索引擎
- 行业威胁情报数据馈送
- 黑客论坛
- 公共或私人网络威胁报告存储库

在数据威胁检测方面，可通过AI算法处理可执行代码、电子邮件消息和网络数据包，以建模威胁并有效检测计算机病毒和其他危险内容。具体操作步骤如下：
1. 收集可执行代码、电子邮件消息和网络数据包等数据。
2. 运用AI算法对数据进行处理和分析。
3. 利用开放数据库和自然语言处理技术训练不同类型的分类器。
4. 优化分类器的结果，以实现更准确的威胁检测。

2. 对抗性机器学习及其防御

对抗性机器学习是一类不断发展的技术，恶意用户会利用它生成能伪装成真实数据的数据，从而欺骗算法，用于发起AI驱动的系统攻击等多种目的。对抗性机器学习防御主要集中在威胁建模、攻击模拟、对策制定、检测和规避等方面。相关方案能够利用小数据集进行学习，像人类一样快速适应不断变化的环境