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【網絡安全|人工智能技術，有望通過協助人類來增強網絡安全】
醫療保健系統是網絡攻擊的主要目標之一 。 從醫院安全的角度來看 ， 最關鍵的端點是患者健康監測、通氣、麻醉、輸液泵等 。 物聯網在醫療保健環境中的使用越來越多 ， 包括移動設備、可穿戴設備、機器人、無人機和非接觸式設備 。 物聯網正在實現對冠狀病毒的控制 。 互連的技術設備用于建立詳細的數據集 ， 以進行更準確的分析和診斷 。 物聯網的使用也極大地幫助了檢疫合規性 。
通過使用患者現有的智能手機或可穿戴設備 ， 可以更輕松地確保遵守隔離規則并通過跟蹤方法建立模式 。 網絡物理系統是相互交互并與物理世界通信的傳感器設備的集合 。 許多CPS應用基于智能醫療技術中使用的醫療設備 。 CPS的進步將使能力、適應性、可擴展性、彈性、安全性、安全性和可用性成為可能 ， 這將擴大醫療保健系統中關鍵應用程序的網絡安全范圍 。
基于CPS的研究理念正受到來自人工智能和機器學習的新研究概念的挑戰 。 人工智能與網絡物理系統的集成 ， 尤其是與實時安全醫療保健操作的集成 ， 創造了具有重大社會意義的新研究機會 。 人工智能和智能移動健康的應用 ， 包括物聯網和CPS ， 通過藍牙或Wi-Fi與智能手機進行通信 。 人工智能和機器學習在網絡安全中發揮著重要作用 。 基于人工智能的網絡安全系統可以清楚地了解全球和醫療保健行業的安全威脅 ， 以幫助在危急情況下做出至關重要的決定 。
人工智能技術有望通過協助人類系統管理人員自動監控、分析和響應對抗性攻擊來增強網絡安全 。 綜合人工智能和網絡安全的研究成果可以導致對網絡安全基礎的理解發生巨大變化 。 此外 ， 這種綜合結果可以幫助激勵和教育醫療保健提供者以創新的方式做好網絡安全的相關工作 。 人工智能基礎研究與網絡安全研究可能會擴大現有人工智能在網絡安全分析和勞動力發展方面的機會和資源 。
人工智能依賴于機器學習、深度學習、自然語言處理等創新 ， 使惡意行為者難以訪問服務器和其他重要數據 。 人工智能已經跨越了許多里程碑 ， 現在它正在轉向網絡安全 。 據麻省理工學院稱 ， 人工智能可以檢測到大約85%的網絡攻擊 ， 并有助于保護包括醫療保健行業在內的物聯網和網絡物理系統系統免受網絡攻擊 。 AI、機器學習和深度學習是重疊的 ， 人們很容易對它們感到困惑 。 人工智能技術可以幫助計算機模仿人類行為 。 機器學習使計算機能夠自動學習模型和數據集的表示 。 深度學習可以幫助計算機解決多層神經網絡復雜問題 。
使用人工智能并利用機器學習和深度學習技術是從智能物聯網系統中提取和分析感官數據的明智選擇 。 研究人員使用六個物聯網相關數據集評估了十一種著名的機器學習和深度學習算法的性能 。 他們還表明 ， 與其他深度學習模型相比 ， 人工神經網絡和CNN具有有趣的結果 。 人工智能正在改變網絡安全的游戲規則 ， 分析海量數據集以縮短響應時間并增強資源不足的安全運營 。 人工智能和機器學習在識別潛在威脅的網絡安全中發揮著關鍵作用 。 AI可以用來從任何信號或數據集中去除噪聲以及不需要的數據 。
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