將如何將網路安全從被動回應轉變為主動預防：深度學習的作用

深度學習(DL)是機器學習(ML)的一個高階子集，是當今一些最具創新性和最複雜技術的背後。我們可以見證人工智慧、機器學習和深度學習在幾乎每個行業的快速發展，並體驗到在短短幾年前被認為是不可能的好處。

重寫後的內容：深度學習在機器學習的複雜性方面取得了巨大進展。如果結果出現錯誤或不理想，機器學習可能需要透過人工幹預來調整輸出層；而深度學習則不同，它可以在沒有人工幹預的情況下不斷學習並提高準確性。多層深度學習模型可以達到令人驚訝的準確性和性能水平

深度學習模型的興起

多年來，研究人員一直致力於開發複雜的人工智慧演算法，以實現更進階的功能。透過密切模仿生物大腦的研究工作，人們開發出了更複雜的數學計算方法，從而產生了人工神經網路(ANN)。簡單來說，ANN由許多節點（或神經元）組成，就像人腦一樣，可以在網路中相互傳遞和處理訊息。換句話說，它具有學習和適應的能力

這項技術的發展一直很緩慢，這是由於它的要求。要實現這項成就，需要三個要素：大量的數據、更先進的演算法以及大幅提升的處理能力。這種處理能力以圖形處理單元（GPU）的形式呈現

GPU是一種電腦晶片，可以顯著加速深度學習運算過程，是人工智慧基礎設施的核心元件。它能夠同時執行多個計算任務，加快機器學習的學習過程，並輕鬆處理大量的資料。強大的GPU與雲端運算結合，能夠有效地將訓練深度模型所需的時間從數週減少到數小時

GPU效能的缺點

此類高效能運算的GPU功耗是驚人且昂貴的。訓練某些GPU模型的單一最終版本所需的功率，可能比80個家庭一年使用的功率還要多。

此外，由於能源和水的消耗以及溫室氣體排放，全球各地的大型資料儲存中心對環境造成了嚴重影響。解決這個問題的部分原因是透過深度學習來提高數據質量，而不是僅僅依賴大量的數據。隨著人工智慧的不斷發展，永續發展計畫必須成為一個全球共享的平台

層數越多，潛得越深

對於人類而言，我們越深入研究某個主題的研究資料和經驗範例，就越能創建一個實用且全面的知識庫。人工神經網路由三種類型的層構成。第一個輸入層為網路提供初始資料池。最後一層是輸出層，它為給定的資料輸入產生所有結果。在這兩者之間是最重要的隱藏層。這些中間層是執行所有計算過程的地方

至少有三層符合深度學習的條件，但層數越多，學習就越深入，以通知輸出層。深度學習層具有不同的功能，當資料以特定順序流經每個層時，這些功能會對資料起作用。每增加一層，就可以從資料集中逐步提取更多細節和特徵。其最終導致網路輸出預測或陳述潛在的結果、預測和結論。

深度學習對於準確性和預防的重要性

人工智慧自動化和深度學習模型是打擊網路犯罪的關鍵要素，同時也提供了抵禦勒索軟體升級的重要功能。深度學習模型能夠識別和預測可疑行為，並了解潛在攻擊的特徵，以防止任何有效負載的執行或資料的加密

與機器學習相比，人工神經網路產生的入侵偵測和防禦系統更智能，準確度更高，誤報率也明顯更低。人工神經網路不需要依賴攻擊特徵或記住已知常見攻擊序列的列表，其持續學習和更新可以識別任何顯示惡意行為或惡意軟體存在的系統活動。

網路安全團隊一直將外部攻擊視為主要關注點，但內部惡意活動正在不斷增加。根據《Ponemon 2022年內部威脅成本：全球報告》，在過去兩年中，內部威脅事件增加了44%，每起事件的成本增加了三分之一以上，達到了1538萬美元

安全團隊越來越多地利用使用者和實體行為分析（UEBA）來阻止內部威脅。深度學習模型可以隨著時間的推移分析和學習員工的正常行為模式，並偵測何時出現異常。例如，它可以檢測到任何非工作時間的系統存取或資料洩露，並發送警報

主動網路安全性與被動網路安全性

網路偵測和回應與保護和消除之間存在很大差異。響應式方法在威脅進入網路以利用系統並竊取資料後進行防禦。透過深度學習，可以在利用漏洞和惡意活動之前識別並消除漏洞和惡意活動，從而實現主動預防和消除威脅的目標

儘管自動化和多層深度學習的網路安全解決方案大大提高了安全防禦水平，但這項技術也可以被網路犯罪的雙方利用

不斷升級的人工智慧創新需要保護性立法

在網路安全領域，為了對抗複雜的網路敵人，像深度學習這樣的人工智慧解決方案的發展速度已經超過了監管機構能夠限制和控制的能力。同時，企業的防禦措施也有可能被惡意攻擊者利用和操縱

未來無節制的人工智慧技術在全球範圍內的後果可能是毀滅性的。如果我們的技術失控，而沒有立法來維持秩序、人權和國際安全，這可能會成為一場升級的善惡戰場。

網路安全的最終目標是超越被動的偵測和回應，轉向主動的保護和威脅消除。自動化和多層次的深度學習是朝著這個方向邁出的關鍵一步。我們面臨的挑戰是保持合理的控制，並領先於我們的網路敵人一步

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