9、密码学与人工智能融合的演进、应用及未来展望

密码学与人工智能融合的演进、应用及未来展望

在当今数字化时代，密码学与人工智能的融合发展成为了研究的热点。这种融合不仅提升了数据的安全性，还推动了多个领域的创新应用。下面我们将详细探讨密码学与人工智能融合的演进路径、各阶段特点、应用案例以及未来的发展趋势。

1. 研究进展与应用案例

为了保护数据免受安全风险，研究人员探索了新颖的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法来处理密文上的隐私敏感数据。以下是一些具体的研究成果和应用案例：
- PlaidML - HE ：允许使用特定领域语言在许多不同设备上自动创建同态加密内核，显著减少了基于机器学习即服务（MLaaS）的运行时间。
- 服务中心段路由机制 ：利用强化学习（RL）处理加密流量，帮助互联网服务提供商（ISPs）减少网络问题的影响，满足用户对体验质量的严格要求。
- DL 网络加密流量分类与入侵检测框架 ：轻量级的深度学习框架，用于加密流量分类和入侵检测，称为 deep - full - range。
- 预测用户活动 ：能够以高达 99.17% 的准确率从加密的无线流量中预测用户的活动。
- Bali 方法 ：将数据包长度统计与基于初始进出数据包相似性的聚类方法相结合，应用于机器学习模型，准确率达到 79.4%，优于 CUMUL 和 APPS 方法。

由于在加密数据上使用 ML 和 DL，CAAI 具有多种应用，包括识别加密算法、图像恢复、检查 Wi - Fi 流量的正常和异常行为，以及通过