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

深度學習在機器學習的復雜性方面取得了飛躍。如果結果有錯誤或不理想，機器學習可能需要在輸出層進行人工干預;而深度學習則不同，其可以在沒有人工干預的情況下不斷學習并提高準確性。多層深度學習模型可以達到驚人的準確性和性能水平。

深度學習模型的興起

研究人員多年來一直致力于創建能夠實現更高級功能的復雜人工智能算法。密切模仿生物大腦的研究工作導致了更復雜的數學計算，從而產生了人工神經網絡(ANN)。簡單來說，它由一個節點(或神經元)系統組成，就像人腦一樣，可以在網絡中相互接收信息和發送信息。換言之，它會學習和適應。

由于其要求，這項技術的發展一直很緩慢。實現這一成就需要三個要素：大量數據、更先進的算法以及大幅提高的處理能力。這種能力以圖形處理單元(GPU)的形式出現。

GPU是可以顯著加速深度學習計算過程的計算機芯片，是人工智能基礎設施的核心組件。其可以同時執行多個計算，大大加快機器學習學習過程，輕松處理海量數據。強大的GPU與云計算相結合，可以有效地將訓練深度模型網絡所需的時間從數周減少到數小時。

GPU性能的缺點

此類高性能計算的GPU功耗是驚人且昂貴的。訓練某些GPU模型的單個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，由于能源和水的消耗以及溫室氣體排放，世界各地大型數據存儲中心所需的能源會對環境產生嚴重影響。解決這一困境的部分原因是深度學習要提高數據的質量而不是大量數據。隨著人工智能的不斷發展，可持續發展計劃必須成為一個共享的全球平臺。

層數越多，潛得越深

對于人類而言，我們越深入地研究某個主題的研究數據和經驗示例，就越能創建一個實用且全面的知識庫。人工神經網絡由三種類型的層構成。第一個輸入層為網絡提供初始數據池。最后一層是輸出層，它為給定的數據輸入生成所有結果。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，當數據按特定順序流經每個層時，這些功能會對數據起作用。每增加一層，就可以從數據集中逐步提取更多細節和特征。其最終導致網絡輸出預測或陳述潛在的結果、預測和結論。

深度學習對于準確性和預防的重要性

人工智能自動化和深度學習模型是打擊網絡犯罪的關鍵要素，并提供抵御勒索軟件升級的重要功能。深度學習模型可以識別和預測可疑行為，并了解潛在的攻擊是什么樣的，以防止任何有效負載執行或數據加密。

與機器學習相比，人工神經網絡生成的入侵檢測和防御系統更智能，準確性更高，誤報率也明顯更低。人工神經網絡不需要依賴攻擊特征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件存在的系統活動。

外部攻擊一直是網絡安全團隊關注的主要焦點，但內部惡意活動正在增加。《Ponemon 2022年內部威脅成本：全球報告》顯示，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1538萬美元。

安全團隊越來越多地利用用戶和實體行為分析(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，并檢測何時出現異常。例如，其可以檢測任何非工作時間的系統訪問或數據泄露，并發送警報。

主動網絡安全與被動網絡安全

網絡檢測和響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絡以利用系統并竊取數據后進行防御。通過深度學習，可以在利用漏洞和惡意活動之前識別并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。

雖然自動化和多層深度學習的網絡安全解決方案大大提高了安全防御水平，但該技術可以被網絡犯罪戰斗的雙方利用。

不斷升級的人工智能創新需要保護性立法

在網絡安全方面，為了抵御復雜的網絡敵人，像深度學習這樣的人工智能解決方案的發展速度超過了監管機構能夠遏制和控制其能力。企業防御者的好處也可能被惡意攻擊者利用和操縱。

未來無節制的人工智能技術在全球范圍內的后果可能是毀滅性的。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。

最終，網絡安全的目標是超越被動檢測和響應，轉向主動保護和威脅消除。自動化和多層深度學習是朝這個方向邁出的關鍵一步。挑戰在于保持合理的控制，并領先我們的網絡敵人一步。