人工智能被应用于各个垂直领域，为各个行业的发展带来了新的契机。同样，在安全领域，基于人工智能自主学习以及强大的数据库分析能力，越来越多的企业开始利用其对抗网络安全威胁，优化安全防护体系。值得注意的是，对于网络安全，人工智能也并非是没有瑕疵的“灵丹妙药”。安全人员可以利用人工智能阻挡网络攻击，相反地，网络罪犯也可以使用人工智能发起更复杂的攻击。而随着大量人工智能模型开源，入侵的工具也愈发多样化。
Forrester周三公布的报告指出，物联网(IoT)，加密和人工智能(AI)是供应商试图帮助企业解决网络安全趋势的*选择。随着越来越多的违规行为成为头条新闻，CXO可以在市场上找到大量新的网络安全创业公司和解决方案。 Forrester指出，截至2014年，600多家参展企业参加了RSA 2017年的56%，比去年同期增长了56%。而这些公司中有超过300家公司自称为数据安*方案，与一年前相比增长了50%。
虽然机器学习和AI确实有安全角色，但它们不是一个*。 安全专业人员应着重寻找解决您正在处理的问题的供应商，并在您的行业中拥有可参考的客户。
1、用户数据的泄露
我们每天都活跃在各个手机应用中，各种隐私也早已被获取，如果公司保存不当被泄露，那么将会产生不可预见的危害。
2017安全极客大赛上，一位女黑客用不到一分钟攻破共享单车的高危漏洞，通过远程篡改输入参数，便可以直接访问、控制他人账号，掌握该人的骑行记录。如果用户的、住址、社交关系以及经常访问的地点等信息被不法之徒获取，那么用户的安全就毫无保障可言。好在用户隐私信息的保护已经得到了重视，但是个人的保护是不够的，希望在政府层面能加大*力度，效仿国外的隐私保护相关做法，约束企业不得滥用和泄露用户信息。
2、自学的人工智能可能好奇犯错
研究员们研究的是如何让机器自主学习，Google 的 DeepMind 也做的是类似的事情，他们开发出了能够击败世界*选手的 AlphaGo。但是随着这些机器在数小时的数据分析中自我训练，它们也可能会学会一些人类没有估计到的、不希望看到的、甚至是会造成实质性伤害的行为。
当网络服务、安全设备和机器人都开始用上 AI 技术以后，这样的担忧就无法忽视了。现在，Dario Amodei 在内的一部分 AI 研究人员已经开始联手探索新的技术理论来避免zui糟糕的情况发生。
3、不可忽视的风险
近几年来，埃隆马斯克以及其它一些、哲学家、科技爱好者都在反复警告机器有可能摆脱人类的控制，马斯克zui近在推特上写道：“如果你不担心人工智能的安全性，那么现在你应该担心了。”学到一些设计者并不希望看到的有害行为。随着时间慢慢过去，人们似乎忘掉了这些警告，毕竟如今的自动驾驶汽车在识别行车线或者识别红灯这样zui基本的任务中都会表现得磕磕绊绊。
人工智能将影响我们所做的一切，包括扫描证件、滚动网页、使用应用程序和家庭传感器系统，以及日常生活的许多其他方面。结果，人工智能将不断收集数据和个人信息。迪尔伯恩解释说，企业可以利用这些信息，应用算法来了解你的行为。
许多 AI 界的专家都相信强化学习会是通往人工智能的主要途径之一，这种方法里机器要反复试错才能zui终学会做某件特定的事情。研究人员们为机器好一个它要追求的回馈，它就会随机地做出行动“尝试”达成任务，同时也密切关注着哪些事情会带来更高的回馈。
