大家好，我是 herosunly。985 院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名，科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名，CCF 恶意软件家族分类第四名，科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名，科大讯飞事件抽取挑战赛第七名，Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是 AI 赋能安全技术总结与展望，欢迎大家在评论区留言，和大家一起成长进步。

文章目录

1. 背景
2. 恶意样本检测
3. 基于UEBA的异常检测
4. 总结与展望

1. 背景

伴随着人工智能技术的蓬勃发展，当前网络空间已经迈进到人工智能时代。人工智能对网络空间产生了变革性的影响，如何使用人工智能技术构建更可靠的网络安全系统就变得至关重要。具体来说，人工智能赋能安全，是指基于海量数据的基础上利用人工智能来自动识别或响应潜在网络威胁的工具和技术。

伴随着人工智能技术的蓬勃发展，在网络空间安全中的很多细分领域涌现出与人工智能相关的新应用，比如恶意样本检测、恶意流量检测、恶意域名检测、异常检测、网络钓鱼检测与防护、威胁情报构建等。在人工智能赋能安全蓬勃发展浪潮中，机器学习技术（包括深度学习技术）在应对网络空间威胁方面起着至关重要的作用。

为了帮助初学者少走弯路以及更多人了解AI赋能安全，笔者总结了2021年AI赋能安全的一些经典

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AI 赋能安全技术总结与展望

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1. 背景

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