本文摘要：近年来，网络信息安全问题层出不穷，网络安全反击也日益规模化、自动化，安全性检测的市场需求也由点向面拓展。以往业界去解决问题网路信息安全问题都就是指技术角度抵达，如今归功于AI的发展，我们看见更加多网络安全界的小伙伴们独辟蹊径，想要用人工智能搞定目前还没解决问题的安全性问题。但是到目前为止，新的人工智能技术还没广泛应用的案例。 业界对于近几年大火的深度自学也展开了大力的尝试，例如展开恶意代码检测、出现异常不道德分析、自动攻守等，但现实效果距离产业化另有一定差距。

近年来，网络信息安全问题层出不穷，网络安全反击也日益规模化、自动化，安全性检测的市场需求也由点向面拓展。以往业界去解决问题网路信息安全问题都就是指技术角度抵达，如今归功于AI的发展，我们看见更加多网络安全界的小伙伴们独辟蹊径，想要用人工智能搞定目前还没解决问题的安全性问题。但是到目前为止，新的人工智能技术还没广泛应用的案例。

业界对于近几年大火的深度自学也展开了大力的尝试，例如展开恶意代码检测、出现异常不道德分析、自动攻守等，但现实效果距离产业化另有一定差距。此外，深度自学固有的对结果的可解释性不强劲、鲁棒性严重不足等缺点，目前也没清楚的解决方案。基于这个现状，通过Skype这个工具，亿欧采访了国际信息安全与数据协会主席，新西兰理工学院计算机系终生教授庞韶宁，与他探究AI在网络信息安全领域的应用于。

AI+网络信息安全，数据是一个突破点据《信息安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》预计，2017-2021年的行业填充增长速度为23.2%，2021年行业整体规模将超过630亿元。其中，IDC的数据表明，2017年全球机构在这方面的投放早已超过创纪录的817亿美元，预计到2020年信息安全方面的投放将约1016亿美元；Gartner统计资料2017年全球网络安全开支为891亿美元，到2025年将超过1800亿美元。全国在信息安全领域的开支不足以证明网络信息安全的重要性,但从大幅快速增长的投资开支也从侧面体现出有解决问题信息安全问题的棘手程度。

庞韶宁指出，网络信息安全是一件比较复杂的事情，它牵涉到的因素较为多。以往大家解决问题信息安全的问题主要从技术的角度去考虑到，但如果换一个思维方向，比如数据，那么结果就不一样了。众所周知，深度神经网络相当严重倚赖数据，数据越多越仅有，神经网络训练出有的模型分类效果就越少，预测准确度也低。基于这个基理，将深度神经网络应用到信息安全这一块，融合充足多而仅有的大数据，大自然可以充分发挥出有深度仅次于的优势。

庞韶宁回应，在一个数字化的世界中，信息安全就是数据科学。目前他正在跟东京大学的信息安全中心展开合作，双方企图找寻一个total solution（总体的方案）去解决问题企业的信息安全问题。

这个方案的思路就是建构信息安全的大数据。如果我们把企业从内到外，从硬到软，从实体到虚拟世界的各个层面的数据展开收集，收集获得的数据总和就构成了信息安全的大数据。“这种数据的特点是全。任何类型的反击都会留给痕迹，这个留给的痕迹就不存在于我们通过AI创立的大数据中。

通俗的说明就是，黑客明确提出了一个问题，我们不告诉答案是什么？但是我们寻找了一个大子集，答案就不存在于这个子集中。”庞韶宁说道。据庞韶宁透漏，这个项目早已获得了一期300万美元的资金反对，并开始创建信息安全大数据。

他们在校园网的环境下，收集了还包括流媒体在内的5大类20多个安全性涉及方面的数据。项目开始3个月早已收集到 300TB， 预计一年后，收集数据将不会减少至1000TB。

架起产、学、投交流的桥梁，助推学术研究产业化事实指出，网络信息安全早就不是实验室技术，其在本世纪初就转入了以大产业体系为基础，以企业创意为动力的时代。以美国为事例，学术界和产业界具有更为成熟期的分工合作体系与运行机制。从美国各大高校范围来看，斯坦福大学将学科研与人才培养体制与政府和企业市场需求必要接入；加州大学伯克利分校每年举办业界交流会，使实验室每位成员与业界人员交流。从产业界来看，为了未来自身可持续性的发展，企业也不会十分侧重和学术界的联系。

比如，这些年新兴的企业牵头资助模式，若干公司牵头一起必要定向资助大学的实验室，构建学校与企业的互惠互利。但是，学术界的研究成果往往无法较慢应用于到产业界。

针对如何推展学术与产业的融合、，庞韶宁告诉他亿欧：“任何一个项目的推展首要考虑到的就是资源。对于投资界而言，他们必须寻找好的项目去投资，然而业界很多这种投资项目一般是发源于学术界的；对于工业界，一方面他们必须资金，另一方面他们不会期望从学术界寻找能用的人才；对于学术界而言，也不会期望能和其他两界展开合作。这样一来，活跃的资本力量就为产业获取了助跑和催化剂机制，前沿的研究成果则获取了产业的创意方向，企业大自然为实行的主体。

这三股力量相辅相成，联合去前进产业的发展。搭起这三方的交流平台，也是我当初创立ACSS的目的之一。”据理解，第二届国际人工智能与信息安全新技术论坛（全称为“ACSS”）也将要在重庆开会。作为本次论坛的筹委会主席，庞韶宁讲解，ACSS主要有以下三大特点：一、论坛的主题是人工智能与信息安全。

它是信息安全与AI两个领域域的交叉，两个领域的空集不会产生不一样的思想火花；二、它给学术界、工业界和投资界的人获取了交流的平台。一个产业的发展必须揉合多方力量，它既必须工业界和投资界来联合前进，同时也必须学术界获取新的方向。三、它获取新西兰和中国交流的平台，论坛邀了众多新西兰以及其他国家的信息安全领域的学者前来交流共享，可以联合推展安全性领域的技术发展和创意。

权利和多样性是创意的基石上面提及了人才，就被迫提到如今的中西方教育。前有虎妈，后有鹰爸，国内的中考、高校毕业生问题也是每年微博排行榜上高居不出的全民热门问题。

在这些节骨眼上，中西方教育往往不会被小黑出来做到对比。对于中西方教育的区别，庞韶宁可以说道是深有体会。庞韶宁博士毕业于上海交通大学，在韩国浦项工科大学做到博士后，后来到新西兰专门从事教育科研工作。

这对早年拒绝接受中国教育的他而言，忽然函数调用到另一个毕竟陌生的教育环境，大自然对个中滋味体会极深。经历了前面宽约半小时不急不缓的交流，在说到这个问题时，视频那头传到了庞韶宁显得兴奋的声音。交流过程中，他多次特别强调且反复了权利学术与多样性和两个词。

首先是科研群体的文化多样性。他指出一个群体文化或者种族的多样性就越强劲，那么有所不同思想、观点的撞击就就越白热化，这个群体的创新能力就就越强劲。

说道到这，他驳回了自身在纽约讲学的一段小经历，并对纽约这座城市的文化多样性深感吃惊。的确，在我们集体的想象中，纽约市仍然都是现实中令人感召力和生动的场所。在泰州科尔小说的《对外开放城市》中，作者写到：“城市每个居民区或许都是由有所不同的物质包含的，每个小区或许都具有有所不同的气压，有所不同的心理重量：暗淡的灯光和慢门店、住房项目和奢华旅馆。

第二是个体的权利学术。提到这点，庞韶宁的语调更加兴奋。

他回应，这也是他多年以来对比东西方教育所得出结论的结论。他指出一个人(科研个体)只有在身心最放开的状态下才能充分发挥出有自己仅次于的想象力和创造力。

西方确认的高端人才，比如大学终生教授，他们做到研究的动力70%是来自于专业爱好和执著，30%是利益。那30%的利益之说也是关于对公的科研经费，和个人利益基本牵涉到（如果有也只是反映在否有经费参与国际学术交流）。针对目前的教育现状，庞韶宁得出了以下两点建议：一方面，我们国家有56个民族，科研群体的多样性可以战胜世界上大多数国家，但是与汇聚世界所有人种的美国比起，群体的文化的多样性还远远不如。我们要大力更有各国各种族优秀人才来中国做到科研，也应当大力回头过来在世界各地投资科研。

在这一点上， 华为就是一个顺利的典范。获益于此，华为的创意与突破将不会更加多， 来源也不会更加世界化。

另一方面，应当让我们的高端人才无忧无虑地去做到研究，让他们在科研工作中输的起，即使实验或项目告终一百次，他还是教授。科研管理应当从与个人利益强劲涉及的方式，转化成为有确保的情况下的弱涉及， 从一年一考核的凸管理模式转化成为三年或五年一总结的松誓约。

这样才能让科研个体的创意（尤其就是指零到壹的完整创意）能力才能超过仅次于的充分发挥。庞韶宁教授主要研究应用于大数据分析和信息安全与人工智能（云计算），他目前还供职国际信息安全数据挖掘竞赛，国际人工智能与信息安全新技术论坛（AI x CyberSecurity Summit，全称为ACSS）创始人及筹委会主席等。

他先后主持人新西兰科技部，基础产业部，国家身体健康研究协会多个国家重点项目。他取得过许多奖，还包括2008年IEEE国际数据挖掘人工智能研讨会最佳论文奖， 2012新西兰理工学院工程部卓越科研成就奖, 以及2015国际信息安全与数据挖掘研讨会最佳论文奖等。另外他还是神经网络杂志(Neural Network)事件编辑，计算出来智能杂志(Computational Intelligence)，传感器杂志(Sensors)客座编辑。

他同时还是2018全球人工智能伦敦峰会年度（The AI Summit London)深度神经网络应用评审专家.今年ACSS除了主论坛以外，还减少了信息技术院长分论坛，邀了10位中外著名大学的计算机，电子工程学院的院长，主要谈及人工智能与信息安全教育问题。论坛网址：http://acss.csmining.。

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