近十年哪些科技发展已经改变我们日常生活方式？
谢谢小鱼哥邀请 其实在网络安全方面，也有很多工作运用到了人工智能的技术，并且超越了人类的表现，下面列举一些我所知道的例子，可能一时半会想不全面，之后会慢慢更新。 历史上，安全社区一直都是以防御的方式来使用机器学习(ML)的，例如对恶意二进制文件进行分类或发现异常网络流量。但是，在攻击方面，其实也有很多人工智能的参与，并且其效果胜过了人类。 钓鱼攻击，指的是一种企图从电子通信中，通过伪装成信誉卓著的法人媒体以获得如用户名、密码和信用卡明细等个人敏感信息的犯罪诈骗过程。而网钓，则通常是透过e-mail或者即时通信进行，是一种利用社会工程技术。 如何提高网络钓鱼的成功率呢？这是一个很有趣的问题 在2016年Black Hat USA的议题中，出现了一项有趣的研究：Weaponizing data science for social engineering:Automated E2E spear phishing on Twitter ，研究的主要内容是使得犯罪活动也可以从大数据和人工智能中受益，而不仅仅是入侵检测之类的防御手段。 社交网络，对于美国人来说，尤其是Twitter，可以方便访问很多的个人数据（包括），有着友好的API接口，非常多的文字信息，因此是一个应用AI的极好场所。 攻击的第一步是选取目标对象，首先，会利用twitter的API获取一个twitter用户名列表，然后会提取一部分用户特征，例如用户的网民，在线频率，转发或者发表推文的时间、地点与频率，以及位置等信息，根据这些训练一个分类模型，将用户按照被钓鱼概率的大小排序，然后选取一部分被钓鱼概率较高的用户。 其次，攻击者选取了SNAP_R网络模型，该模型采用了LSTM和马尔可夫模型，能够对特定用户的推文、评论和转发的内容进行训练，来生成用户感兴趣的话题和内容，然后发送钓鱼推文来入侵被攻击者。 根据文章内容显示，采取上述措施之后，钓鱼推文的成功率最高可达66%，而通过人类手工筛选用户发送，成功率只有45%左右，如果随机发送，成功率最高只有14%。 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成。 生成网络从潜在空间（latent space）中随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出。 其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。两个网络相互对抗、不断调整参数，最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真实。 这项工作很，容易被人想到去隐藏一些攻击样本，使得当前的恶意检测工具失效，来达到黑客入侵的目的，很显然，他们也做到了。 文章：Generating Adversarial Malware Examples for Black-Box Attacks Based on GAN 中就设计了这样的方法（MalGAN），通过MalGAN方法来生成对抗恶意软件样本，逃避现有的检测软件。 他们的实验结果很完美，几乎做到了100%的逃避率，完胜人工队 CGC(Cyber Grand Challenge)，这是美国DARPA(国防高等研究计划署)举办的自动网络攻防竞赛。CGC旨在建立实时自动化的网络防御系统，并且能够快速且大量的应对新的攻击手法，来应对频发的网络攻击，并降低攻击出现到防御生效之间的时间差。 2016年的Defcon CTF比赛上，迎来了漏洞分析领域首次人机黑客的大战，比赛最终由来自ForAllSecure的机器人Mayhem夺得了冠军。 利用AI来挖掘漏洞，应该是以后的必然趋势了，因为目前很多病毒的感染性很强，传播速度极快，且构造越来越复杂，单凭人类自身以及很难跟上这样的速度，也很难分析出如此复杂的漏洞了，必须要以来自动化的AI工具才行。 虽然目前利用AI来挖掘漏洞目前还存在一些例如逻辑漏洞无法检测等等的局限性，但我相信AI在漏洞分析领域的普遍使用是以后的必然事件。 这篇工作出自网络安全四大顶会之一的CCS，即2020年CCS论文《Enhancing State-of-the-art Classifiers with API Semantics to Detect Evolved Android Malware》 文章提出利用将API 语义聚类的方法，来检测不断改进的安卓恶意软件，称为API-Graph的框架，使用 API 语义的相似性来增强安卓恶意软件检测器的效果，用来代替之前的人工不断更新。 目前对Android恶意软件的改进，主要通过再学习或者主动学习，这样做会付出很大代价，即成千上万个恶意软件样本的标签和巨大的人工成本，劳动里都浪费在这里了，效率很低，而且人工改进后的检测器很快又会被攻击者所逃避，能正常使用的时间非常短。 这篇文章的工作，通过检索语义等效的相似API的使用，利用改进的Android恶意软件之间的相似性API语意信息来增强最新的恶意Android软件分类器，从而降低分类器的退化速度，节省了大量主动学习和再学习所需的人工工作，并且达到了更好的防止分类器衰退的效果。 研究主要利用恶意软件开发人员倾向于使用语义相似的API来实现相同或相似的功能这一点，来完成防御工作。 结果表明，API-Graph可将四个分类器中要标记的样本数量显着减少32％–96％，并且模型的可持续性和空间稳定性都大大增加。 以上，谢谢