证实了深度学习的网络安全性用途

近来网络威胁大举入侵，以往的手段应对不足以为力。

正因为如此，网络安全领域的深度学习正在迅速取得进展，并且可能是解决所有网络安全问题的关键。

对于任何企业而言，基于深度学习的安全策略都是跟踪和检查用户活动和习惯。由于其超越了安全机制，有时不会触发任何信号或警报，因此其比针对网络的传统恶意行为更难以发现。例如，当员工将其合法访问权限用于恶意目的而不是从外部侵入系统时，就会发生内部攻击，这使得许多网络保护系统在面对此类攻击时无效。

入侵检测和防御系统(IDS/IPS)能够识别可疑的网络活动，阻止黑客获得访问权限，并通知用户。它们通常具有众所周知的签名和常见的攻击格式。这有助于防范数据泄露等风险。

传统的恶意软件解决方案，如典型的防火墙，使用基于签名的检测技术来查找恶意软件。该业务维护了一个已知风险的数据库，并定期更新以排除包括一些最近可能出现的全新因素的危险。

为了阻止任何形式的网络犯罪，监控员工的官方电子邮件账户是至关重要的。例如，网络钓鱼攻击经常通过向员工发送电子邮件并从中索取敏感信息来进行。深度学习和网络安全软件可以用来防止这类攻击。使用自然语言处理，可以检查电子邮件中的任何可疑活动。如果发现有人在网络上散布不实信息，那么他们可能会受到惩罚。此外，还有一些其他措施，比如通过加密和签名来保护数据。

（编辑：银川站长网）

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