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到2020年全球联网设备数量将从今天的150亿部上升到500亿部。可是，由于受到软硬件资源限制，许多联网设备都不具备基本的安全防护措施。上个月黑客针对美国的DDoS攻击就是最好的明证，当时首先被攻破的就是一款物联网摄像头，随后半个美国的网站都陷入了瘫痪状态。
更为恐怖的是，随着利用物联网发动DDoS攻击的Mirai原代码被公开，此类恶意程序日益猖獗，黑客可以对任何企业或个人发动攻击。物联网安全是AI技术得到发展的最突出领域之一。轻量级的AI预测模型可以在性能较差的设备上自动驻留并运行，实时侦测并阻挡各种可疑行为。
眼下，多家初创企业正在利用AI技术解决物联网安全挑战，其中较为知名的包括CyberX、PFP Cybersecurity和Dojo-Labs等。
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在这种网络攻击中，最容易成为攻击目标的文件包括executables (.exe)、Acrobat Reader (.pdf)以及微软Office文件。
单行代码中的微小改变就可以产生新的恶意文件，它们有相同的恶意意图，但会留下不同的签名。
同样的，微小的改变也能打造签名级别的反病毒程序或其他启发式的高级端点检测与反应的解决方案，而如今最致命的就是网络及解决方案沙箱。
有几家初创企业正尝试利用AI应对这个问题。它们利用AI的巨大能力来查阅每个可疑文件数以百万计的特征，发现哪怕是最轻微的代码冲突。开发这种基于文件的AI安全系统的领导者包括Cylance、Deep Instinct和Invincea等公司。
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企业面临的网络风险是一大挑战，而这主要是因为我们缺乏历史数据且需要考虑的变量太多。对于急切想要量化自家网络风险的企业来说，它们必须经历繁琐的网络风险评估程序。该程序主要依据调查问卷，看企业采取的各种措施是否符合网络安全标准。不过要想应对真正的网络风险，这种方法是远远不够的，这时AI技术就可以派上用场了。
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如何检测异常流量对安全公司来说是个巨大的挑战，因为每家公司都有不同的流量消耗方式。不过，通过寻找跨协议相关性，不依赖侵入性的深度数据包检查，分析内外部网络流量中无穷无尽的元数据相关性，AI技术就能检查异常网络流量。专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace和BluVector等。
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爱立信公司预测，全世界智能手机保有量将从现在的25亿台升至2020年的60亿台。通过对安卓和iOS平台上最受欢迎100大应用的研究，研究公司Arxan research发现56%的应用都被黑客光顾过。眼下，Google Play与App Store两大应用店的可用应用都已经超过200万个，我们需要精确的将它们分类。