大数据技术+人工智能网络安全发展新方向_光环大数据培训

当前网络社会信息安全走向取决于大数据_光环大数据培训快速发展的互联网技术不断地改变人们的生活方式，然而，多层面的安全威胁和安全风险也不断出现。

对于一个大型网络，在网络安全层面，除了访问控制、入侵检测、身份识别等基础技术手段，需要安全运维和管理人员能够及时感知网络中的异常事件与整体安全态势。

对于安全运维人员来说，如何从成千上万的安全事件和日志中找到最有价值、最需要处理和解决的安全问题，从而保障网络的安全状态，是他们最关心也是最需要解决的问题。

与此同时，对于安全管理者和高层管理者而言，如何描述当前网络安全的整体状况，如何预测和判断风险发展的趋势，如何指导下一步安全建设与规划，则是一道持久的难题。

大数据给信息安全带来的最大改变是通过自动化分析处理与深度挖掘，将之前很多时候亡羊补牢式的事中、事后处理，转向事前自动评估预测、应急处理，让安全防护主动起来。

大数据对安全厂商而言，意味着海量日志、黑客攻击更加隐蔽，同时也是安全技术水平提升的有效手段。

当然，在大数据给企业带来的风险和机遇同时，大数据也给信息安全发展带来了新的机遇和挑战。

因为网络攻击或非法泄露信息的行为或多或少总会留下蛛丝马迹，这些痕迹都以数据的形式隐藏在大数据中。

企业可以通过对大量网络攻击事件的分析，找出潜在的风险点，从而制定更好的预防攻击、防止信息泄露的策略。

但是这有一个前提，那就是必须保证进行网络攻击事件分析所依据的信息是准确的、可靠的，如果原始数据即已遭到非法篡改，那数据分析则会被误导，这将使企业陷入更加糟糕的境地。

这说明基于大数据的信息安全发展也是要以信息安全本身为基础的。

企业IT管理人员一定不会对以下这个场景感到陌生：一名员工在集团上海分公司刷卡进入公司内部，五分钟后后台系统显示该员工在北京分公司登录企业OA系统。

孤立地看，这两件事都不属于安全事故，但如果将它们联系起来，IT人员就会立刻意识到问题的严重性，一个人怎么能在五分钟内从上海飞到北京？企业信息正面临泄露风险。

光环大数据人工智能培训_深度神经网络会产生人这样的智能吗光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，帮助无数学员稳健、扎实的提升人工智能技术，来光环大数据学人工智能，高薪就业不是梦！深度学习在近年的进展又一次点燃了各界对人工神经网络的热情。

这一技术在图像识别、语音识别、棋类游戏等领域的成效出人意料，而且更多应用领域也正在被开拓出来。

“深度学习是否有效”已经不是问题，现在的问题是在哪些问题上有效，尤其是这条研究路线是否是达到通用智能的最佳途径。

我在前面几篇短文中涉及到了这个话题，但均未展开谈。

关于人工神经网络的工作原理和这项研究的历史沉浮，有关介绍已有很多，这里不再重复。

我主要想讨论几个被普遍忽视或误解的概念问题。

此网络非彼网络在实现“像人一样的智能”的诸多可能途径中（见《当你谈论人工智能时，到底在谈论什么？》），人工神经网络似乎具有天然的合理性和说服力。

我们都知道人的智能来自人脑，而人脑是个神经网络，不是吗？当然没这么简单。

所谓“人工神经网络”和人脑中的“神经网络”只有非常有限的共同点，而不同点则要多得多。

我们不能仅仅因为它们名称上的相似性就断定它们会有相同的功能。

下图是参考资料[1]中的深度神经网络：这类网络由若干层组成，每层中的人工神经元与相邻层中的神经元相连接。

网络中的底层接受输入信号，顶层生成输出信号，中间层将下层的输出值做加权求和后经一个“激活函数”产生成本层输出值，以供上层之用。

这样，每层将一个“向量”（即一串数值）变成另一个向量，而整个网络则代表了一个从输入层到输出层的“向量函数”。

这里的输入可以是各种感知信号，中间层代表信号的概括和抽象，而输出则代表系统的认知结果或应对行为。

说这种系统能“学习”，是指在构建网络时，设计者只需选定神经元模型（如激活函数的公式）和网络结构（如一共几层，每层多少神经元）等，而将各个连接上的权值作为待定“参数”。

在网络的“训练”过程中，一个“学习算法”根据已知数据对这些参数反复进行调整，直到整个网络达到某种预定的标准为止。

数据分析培训培训_云计算、人工智能和新硬件赋予大数据分析的未来_光环大数据培训大数据已经成为人们很熟悉的一个术语，但是2018年将采用的策略将完全打破大数据的发展现状。

这种新技术属于大数据分析范畴，而这也是人们在从数字时代开始以来收集数据量进行互动的原因。

只要索引这些信息，就会颠覆过去10年计算机的发展。

但是云计算的进步使得庞大的计算机网络能够协同工作，压缩数据，并提供可操作的智能。

大数据1.云计算服务器比以往任何时候都更容易访问云计算背后的Backbone（网络的骨干）是可以即时部署的云计算服务器，能够按需扩展以满足公司或组织利用它们的需求。

企业的业务从专用物理服务器到云计算服务器的转换正在以惊人的速度进行，而这有着充分的理由。

云计算托管系统商LCN公司表示，“如果一台服务器发生故障，集群中的其他服务器将会消除冗余。

”云计算更好的可靠性和可扩展性将继续推动大型企业的大规模计算需求，因为他们梳理数据以找到将影响未来发展的新见解。

2.闪存产品成为新标准如果人们查看当前商业电脑的配置，几乎所有价格高于500美元的电脑都配备了固态硬盘（SSD）。

这些闪存存储设备允许即时访问信息，而传统的机械硬盘（HDD）由于通过磁头在旋转盘片上读取数据，类似于传统的黑胶唱片，其存取数据的速度相对较慢。

机械硬盘（HDD）不仅更容易受到移动或机械故障的损害，而且速度也较慢。

固态硬盘（SSD）通过电子通道即时存取数据，而不像机械硬盘那样需要等待磁头到达访问数据扇区。

在服务器方面，除了主机的低端市场之外，固态硬盘已经成为很多用户采用的主流产品。

固态硬盘可以在瞬间访问大量的数据，为云计算平台提供所有可能消耗的信息。

这意味能够以创记录的速度完成PB级的数据分析，从而可以在更短的时间内运行更全面的算法。

而这个发展趋势并没有放缓。

2018年机械硬盘（HDD）市场将缩减6.4%，固态硬盘（SSD）市场将增长23.6%.3.人工智能蓬勃发展从Uber到IBM，很多企业采用了人工智能技术。

大数据与AI深度融合,进入智能社会时代_光环大数据培训大数据与AI深度融合,进入智能社会时代什么是人工智能人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的理论、技术及应用系统的一门新技术科学。

人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。

首先是计算智能，机器人开始像人类一样会计算，传递信息，例如神经网络、遗传算法等；其次是感知智能，感知就是包括视觉、语音、语言，机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些行动，例如可以听懂语音的音箱等；第三是认知智能，机器能够像人一样思考，主动采取行动，例如完全独立驾驶的无人驾驶汽车、自主行动的机器人。

什么是大数据大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据是以数据为核心资源，将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示，最终实现数据的价值。

大数据与人工智能相辅相成大数据的积累为人工智能发展提供燃料。

IDC、希捷科技曾发布了《数据时代2025》白皮书。

报告显示，到2025年全球数据总量将达到163ZB。

这意味着，2025年数据总量将比2016全球产生的数据总量增长10倍多。

其中属于数据分析的数据总量相比2016年将增加50倍，达到5.2ZB（十万亿亿字节）；属于认知系统的度学习的方法训练计算机视觉技术提供了丰厚的数据土壤。

大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等，具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。

以人脸识别所用的训练图像数量为例，百度训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。

数据处理技术推进运算能力提升。

人工智能领域富集了海量数据，传统的数据处理技术难以满足高强度、高频次的处理需求。

光环大数据的人工智能培训让你快速掌握高薪人工智能技术_光环大数据培训光环大数据的人工智能培训——让你快速掌握高薪人工智能技术。

近年来，科技巨头围绕人工智能产业，开展了大量的收购；标的包括人工智能初创企业、大数据公司）和芯片研发公司，人工智能以更快的速度发展中。

人工智能培训人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。

它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

在未来，人工智能将成为一种更常见、更重要的陪伴者。

人工智能助理会知道你在工作且有10分钟的空余时间，然后帮你完成待办事项中优先级靠前的事项。

人工智能将会让我们的生活更富成效和更具创造性。

毫无疑问，我们是在创造一个新的物种，一个在智力上可能没有上限的物种。

一些未来主义者预测，所谓的奇点，即计算机智能超越人类智能的时刻，可能会在2100年之前到来，而另一些人声称这将仍然只是科幻作品中的畅想。

这种可能性听起来令人振奋，但也让人觉得有点可怕——也许两者都有一些。

人工智能的发展将来对人类有益还是有害呢?光环大数据的人工智能培训讲师坚信是有益的。

那么人工智能培训光环大数据好不好?我们先来看看人工智能培训课程的安排吧。

如果课程安排都不尽如人意，还能奢望学生学到多少实用的技术呢?课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战人工智能培训学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。

课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。

完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。

课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。

光环大数据培训_大数据时代下的泛在化安全光环大数据培训认为，大数据时代已经来临，只有掌握前沿技术，才能立于不败之地！光环大数据是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。

在今年的数博会上，李克强总理将大数据比喻成“钻石矿”，并强调要在开放和发展中实现信息安全，“强化信息网络和数据安全治理，建立和完善数据流动与利用监管立法，构建信息基础设施安全保障体系。

”大数据：从未来新石油到钻石矿互联网上的数据每年增长约50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。

人们正身处数据大爆炸的时代，当万物互联之时一切皆可数据化或将成为可能。

曾几何时，人们希望透过水晶球看到过去、现在与未来，而今通过大数据人们真正实现了对风险的预测和对未来的洞见。

双刃剑之大数据噩梦但正如硬币的两面一样，人们发现大数据其实也是一把双刃剑，在好人的手里它能起到正向的作用，而在坏人的手里它就会变成作恶的帮凶。

近两年已有基于大数据的自动化攻击工具出现，黑客们正在研究如何将大数据技术更为深度的融入到各类攻击技术里。

人们希望获得大数据的帮助来让生活更美好，但绝不希望遭遇“大数据噩梦”。

2010年8月，Communications of the ACM介绍了Reality Mining，即现实挖掘。

指通过传感器收集人们社会行为的现实信息，以获取知识，譬如人们谈话的内容、亲近、时空位置等信息，进而分析出其社会行为，智能手机、智能设备、信用卡、Web搜索等都可以被用于进行现实数据的挖掘。

现实挖掘所对应的正是大数据的数据采集环节，其广泛应用于车联网、智能电网、智能超市与物流、智能工厂、智慧医疗、智能家居、智慧城市与交通等领域。

光环大数据人工智能培训_人工智能以及我们的未来光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，帮助无数学员稳健、扎实的提升人工智能技术，来光环大数据学人工智能，高薪就业不是梦！把自己想象成在一辆未来的自动驾驶汽车的乘客。

这辆汽车与你以一种近乎于人类的方式进行交流，不靠它的导航系统，就能读懂你的目的地。

并且了解你对音乐，车内温度和灯光的喜好，这些调整也无需按动任何按钮。

两种截然不同的技术革命正在推动这种技术走向未来：虚拟现实是可计划的，可控制的和可预测的;与之强烈对比的是，人工智能完全不是这些。

真正的人工智能像生物一样推理和思考，它会演变和适应周围环境。

其技术的提高依赖于认识虚拟现实和人工智能的区别，理解人工智能融入用户生活的方式。

我们的日常交流更多的在视觉环境下，我们越来越依靠增强的数字技术交流和通过使用社交平台、互动视频、游戏、会议、训练等分享的信息。

这些视觉的要素促使我们学习，生意的往来，发展我们的社会关系。

然而，这些视觉环境全依赖人工输入和管理。

人类设置好参数，建立好对每个视觉环境的控制。

这种帮助我们网上交流和虚拟现实生活的智能软件和计算机技术就是AI-虚拟现实技术。

这种技术在解决现实世界难题时很有用，但它“不自觉”，能力和运行也有限。

所以，虚拟现实在学习和抽象思考是它的短板方面。

对于一种智能生物来说，想成功的自觉和自适应，其结构基础必须深深建立在生活和周围环境的信号上。

通过这种方式，我和我的同事John Carbone发明了机器蟑螂，它的分布智能系统和章鱼的分布系统类似。

三个神经元代表大脑中的“腿”，还有一个中央调节器，帮助这家伙自主生活，适应变化的环境和保持自剩像动物本能会饿来说，这家伙会寻找灯光补充能量，灯光同时也会发出危险和伤害信息。

他们为夜间而生，同时设计成认识到在灯光下太多的时间会使他们更容易受到捕食者的伤害-由另一个机器人发出的红外灯光模拟。

结果表明，他们必须学会解决怎样平衡竞争生物。

大数据时代的信息安全和未来展望_光环大数据培训随着高级可持续性攻击的出现以及恶意软件的复杂性与日俱增，企业急需一种突破传统信息安全保障模式的、灵活的技术和方案来应对未来不断变化的安全威胁。

大数据彻底的改变了信息安全行业，基于大数据分析的智能驱动型安全战略将帮助信息安全从业人员重获警惕性和时间的优势，以使他们更好地检测和防御高级网络威胁。

大数据时代信息安全面临挑战在大数据时代，无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络使得互联网时时刻刻都在产生着海量的数据。

随着产生、存储、分析的数据量越来越大，在这些海量数据背后隐藏着大量的经济与政治利益。

大数据如同一把双刃剑，在我们享受大数据分析带来的精准信息的同时，其所带来的安全问题也开始成为企业的隐患。

1、黑客更显著的攻击目标：在网络空间里，大数据是更容易被“发现”的大目标。

一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。

另一方面，数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的攻击成本，增加了其“收益率”。

2、隐私泄露风险增加：大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。

一方面，数据集中存储增加了泄露风险，而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分。

另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。

3、威胁现有的存储和防护措施：大数据存储带来新的安全问题。

数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。

大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。

安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。

4、大数据技术成为黑客的攻击手段：在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。

全球大数据发展的新动向与新趋势_光环大数据培训全球大数据发展的新动向与新趋势目前，伴随移动互联网、智能硬件和物联网的快速普及，全球数据总量呈现指数级增长态势，与此同时，机器学习等先进的数据分析技术创新也日趋活跃，使得大数据隐含的价值得以更大程度的显现，一个更加注重数据价值的新时代正悄然来临。

瑞士洛桑国际管理学院2017年度《世界数字竞争力排名》显示，各国数字竞争力与其整体竞争力呈现出高度一致的态势，即数字竞争力强的国家整体竞争力也很强，同时也更容易产生颠覆性创新。

实际上，以美国、英国、韩国和日本等为代表的发达国家一向重视大数据在促进经济发展和社会变革、提升国家整体竞争力等方面的重要作用，当前更是把大数据视为重要的战略资源，大力抢抓大数据技术与产业发展先发优势，积极捍卫本国数据主权，力争在数字经济时代占得先机。

我们从各国发展大数据的新举措中或许可以窥探到大数据发展的新趋势。

美国：稳步实施“三步走”战略打造面向未来的大数据创新生态美国是率先将大数据从商业概念上升至国家战略的国家，通过稳步实施“三步走”战略，在大数据技术研发、商业应用以及保障国家安全等方面已全面构筑起全球领先优势。

第一步快速部署大数据核心技术研究，并在部分领域积极开发大数据应用。

2012年白宫科技政策办公室发布《大数据研究发展倡议》，以提升从海量和复杂数据中获取知识、挖掘价值的能力，进而推动科学与工程领域创新步伐加速。

第二步调整政策框架与法律规章，积极应对大数据发展带来的隐私保护等问题。

2014年美国发布《大数据：把握机遇，守护价值》白皮书，再次重申要把握大数据可为经济社会发展带来创新动力的重大机遇，同时也要高度警惕大数据应用所带来的隐私、公平等问题，以积极、务实的态度深刻剖析可能面临的治理挑战。

第三年美国发布《联邦大数据研发战略计划》，形成涵盖技术研发、数据可信度、基础设施、数据开放与共享、隐私安全与伦理、人才培养以及多主体协同等七个维度的系统的顶层设计，打造面向未来的大数据创新生态。

人工智能四大发展趋势分析_光环大数据人工智能培训未来10-20年人工智能将对世界带来颠覆性的变化，一切都将变得智能化。

专注于信息技术研究和分析的Gartner公司的报告则认为未来10年，人工智能将变得无处不在。

与此同时，担忧、不安乃至惶恐的情绪开始在人群中蔓延，来自未知的力量让人坐立不安但又无所适从，人们不知道人工智能究竟是装满了灾难的潘多拉魔盒，还是一部通往更高级人类文明的电梯。

唯一可确定的是，盒子已经打开，电梯的按钮已经按下，已经没有人可以让这一切停下来。

1995年，微软发布Win95操作系统时特意请来滚石乐队演唱了那首著名的《StartMeUp》，米克·贾格尔用其独特的嗓音唱到:“Ifyoustartmeup,I'llneverstop”，今天看来这句歌词颇有象征意味。

当人们按下人工智能的开始按钮，它将永不停止。

就像一架高速飞驰的列车，任何人没有中途下车的机会，也不知将被带往何处。

当然，人工智能的发展趋势并非无迹可寻。

在我看来，人工智能在接下来的几年中，将呈现出如下四个主要发展趋势。

趋势一：人工智能技术进入大规模商用阶段，人工智能产品全面进入消费级市场。

中国通信巨头华为已经发布了自主研发的人工智能芯片并将其应用在旗下智能手机产品中，苹果公司推出的iPhoneX也采用了人工智能技术实现面部识别等功能。

三星最新发布的语音助手Bixby则从软件层面对长期以来停留于“你问我答”模式的语音助手做出升级。

人工智能借由智能手机已经与人们的生活越来越近。

在人形机器人市场，日本的软银公司研发的人形情感机器人Pepper从2015年6月份开始每月面向普通消费者发售1000台，每次都被抢购一空。

人工智能机器人背后隐藏着的巨大商业机会同样让国内创业者陷入狂热，粗略统计目前国内人工智能机器人团队超过100家。

图灵机器人CEO俞志晨相信未来几年：“人们将会像挑选智能手机一样挑选机器人。

”在我看来，售价并非人工智能机器人难以打开消费市场的关键，因为随着产业和技术走向成熟，成本降低是必然趋势，同时市场竞争因素也将进一步拉低人工智能机器人产品的售价。