5、人工智能、机器学习与数据科学结合的计算机安全

人工智能、机器学习与数据科学结合的计算机安全

在当今数字化时代，计算机安全至关重要。而人工智能（AI）、机器学习（ML）和数据科学（DS）的结合为计算机安全领域带来了新的解决方案和技术。本文将深入探讨这些技术的相关概念、特点以及应用。

1. 模型部署后的监控

模型部署后，需要对其进行监控，以确保其正常工作。因为模型训练所使用的数据，经过一段时间后，可能对未来的预测不再适用。例如，在欺诈检测中，犯罪分子总是会想出新的方法来破解账户。

2. 深度学习（DL）

深度学习是机器学习领域的一个新方向。它的灵感来源于建立模拟人类大脑进行分析学习的神经网络，旨在模仿人类大脑机制来解释图像、声音和文本等数据。

深度学习的概念由G. Hinton在2009年基于深度信念网络（DBN）提出，其中开发了一种无监督的逐层贪婪训练算法，旨在解决深度结构优化问题。随后，多层自动编码器的深度结构也被提出。此外，LeCun等人在1998年引入的卷积神经网络是第一个真正的多层结构，它利用空间相对关系来减少参数数量，以提高训练性能。

深度学习是一种基于数据特征学习的机器学习方法。一个观察结果，如图像，可以用多种方式表示，例如，作为每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示为一系列边缘或特定形状的区域。使用特定的表示方法可以简化从实例中学习的过程。与机器学习方法类似，深度学习技术也可能有监督学习和无监督学习模式。

3. 人工智能技术

从工程角度来看，人工智能可能有两个相互关联的目标：
- 创建具有智能行为的智能系统，即学习、演示、解释并为用户提供建议。
- 在机器中实现人类水平的智能，从而产生能