深度学习(DL)是机器学习(ML)的一个高级子集，是当今一些最具创新性和最复杂技术的背后。我们可以见证人工智能、机器学习和深度学习在几乎每个行业的快速发展，并体验到在短短几年前还被认为是不可能的好处。
重写后的内容：深度学习在机器学习的复杂性方面取得了巨大进展。如果结果出现错误或不理想，机器学习可能需要通过人工干预来调整输出层；而深度学习则不同，它可以在没有人工干预的情况下不断学习并提高准确性。多层深度学习模型可以达到令人惊讶的准确性和性能水平
多年来，研究人员一直致力于开发复杂的人工智能算法，以实现更高级的功能。通过密切模仿生物大脑的研究工作，人们开发出了更复杂的数学计算方法，从而产生了人工神经网络(ANN)。简单来说，ANN由许多节点（或神经元）组成，就像人脑一样，可以在网络中相互传递和处理信息。换句话说，它具有学习和适应的能力
这项技术的发展一直很缓慢，这是由于它的要求。要实现这一成就，需要三个要素：大量的数据、更先进的算法以及大幅提高的处理能力。这种处理能力以图形处理单元（GPU）的形式呈现
GPU是一种计算机芯片，可以显著加速深度学习计算过程，是人工智能基础设施的核心组件。它能够同时执行多个计算任务，加快机器学习的学习过程，并轻松处理大量的数据。强大的GPU与云计算相结合，能够有效地将训练深度模型所需的时间从数周减少到数小时
此类高性能计算的GPU功耗是惊人且昂贵的。训练某些GPU模型的单个最终版本所需的功率，可能比80个家庭一年使用的功率还要多。
此外，由于能源和水的消耗以及温室气体排放，全球各地的大型数据存储中心对环境造成了严重影响。解决这个问题的部分原因是通过深度学习提高数据质量，而不是仅仅依赖大量的数据。随着人工智能的不断发展，可持续发展计划必须成为一个全球共享的平台
对于人类而言，我们越深入地研究某个主题的研究数据和经验示例，就越能创建一个实用且全面的知识库。人工神经网络由三种类型的层构成。第一个输入层为网络提供初始数据池。最后一层是输出层，它为给定的数据输入生成所有结果。在这两者之间是最重要的隐藏层。这些中间层是执行所有计算过程的地方
至少有三层符合深度学习的条件，但层数越多，学习就越深入，以通知输出层。深度学习层具有不同的功能，当数据按特定顺序流经每个层时，这些功能会对数据起作用。每增加一层，就可以从数据集中逐步提取更多细节和特征。其最终导致网络输出预测或陈述潜在的结果、预测和结论。
人工智能自动化和深度学习模型是打击网络犯罪的关键要素，同时也提供了抵御勒索软件升级的重要功能。深度学习模型能够识别和预测可疑行为，并了解潜在攻击的特征，以防止任何有效负载的执行或数据的加密
与机器学习相比，人工神经网络生成的入侵检测和防御系统更智能，准确性更高，误报率也明显更低。人工神经网络不需要依赖攻击特征或记住已知常见攻击序列的列表，其持续学习和更新可以识别任何显示恶意行为或恶意软件存在的系统活动。
网络安全团队一直将外部攻击视为主要关注点，但内部恶意活动正在不断增加。根据《Ponemon 2022年内部威胁成本：全球报告》，在过去两年中，内部威胁事件增加了44%，每起事件的成本增加了三分之一以上，达到了1538万美元
安全团队越来越多地利用用户和实体行为分析（UEBA）来阻止内部威胁。深度学习模型可以随着时间的推移分析和学习员工的正常行为模式，并检测何时出现异常。例如，它可以检测到任何非工作时间的系统访问或数据泄露，并发送警报
网络检测和响应与保护和消除之间存在很大差异。响应式方法在威胁进入网络以利用系统并窃取数据后进行防御。通过深度学习，可以在利用漏洞和恶意活动之前识别并消除漏洞和恶意活动，从而实现主动预防和消除威胁的目标
尽管自动化和多层深度学习的网络安全解决方案大大提高了安全防御水平，但这项技术也可以被网络犯罪的双方利用
在网络安全领域，为了对抗复杂的网络敌人，像深度学习这样的人工智能解决方案的发展速度已经超过了监管机构能够限制和控制的能力。同时，企业的防御措施也有可能被恶意攻击者利用和操纵
未来无节制的人工智能技术在全球范围内的后果可能是毁灭性的。如果我们的技术失控，而没有立法来维持秩序、人权和国际安全，这可能会成为一场升级的善恶战场。
网络安全的最终目标是超越被动的检测和响应，转向主动的保护和威胁消除。自动化和多层次的深度学习是朝着这个方向迈出的关键一步。我们面临的挑战是保持合理的控制，并领先于我们的网络敌人一步
以上是将如何将网络安全从被动响应转变为主动预防：深度学习的作用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
