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（1）效率比纯手动测试是绝对的优势。随着软件漏洞的频率加速，手动测试不符合要求。例如，在2003年，SQL Slammer蠕虫使用了Microsoft的SQL漏洞，并感染了近70,000台计算机的计算机只有十分钟。这种速度可以人类只能依靠自动化工具来有效控制。
（2）高质量的CGC的大多数自动化程序分析系统都能从机器学习中学习。尽管它无法达到alphago的人工智能水平，但可以通过自我学习能力来解决它。学习能力继续增加。
（3）低成本。自动化计划分析整合了专家的脆弱性挖掘策略，从而消除了繁琐的人工干预。在某些情况下，它也可以实现“无人测试”和“夜间测试”，从而节省高昂的人工成本。
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介绍
战斗形式是在某些条件下战斗的形式和状态，通常适用于某种战争形式和战斗方法。随着智能武器系统的开发和广泛使用，将来智能操作肯定会显示与机械化和信息操作完全不同的形式。
Yunlian支持战斗系统
战斗系统是对战斗能量聚集的基本支持。信息战斗系统基于网络信息系统，智能战斗系统受到战斗云的支持。战斗云可以有机地重组战斗资源的分散部署，以形成一个灵活而动态的战斗资源池。它具有虚拟化，连通性，分布式，易于扩展和按需服务的特征。
Yunlian支持支持的战斗系统是使用云技术连接信息，物理系统和锅内的事物，并在不同级别和不同尺寸的战斗资源云中配置战斗资源云，并高度共享土地，SEA，SEA，SEA，SEA，SEA，SEA，SEA的多维操作Air和Sky.Data意识到战场资源在战场中的整合，例如陆地，海洋，空中，天空，电和网络，并将各种战斗元素融合到云中，以完成战场数据的网格相互作用。
由Yunlian支持支持的战斗系统使联合操作的全面信息处理能够在大数据和云计算信息网络的支持下处理太空，空气，地面，海洋和水下的战场情报，并无尽并无缝实时分布在战斗平台之间，以实现交叉域的整合并有效地共享战场信息；使各级指挥机构能够使用智能指控来进行多种情报情报解释，评估战场状况，优化战斗计划，确定战斗，拟议的战斗计划以及调节部队的行动；在高度集成的交叉域集成的信息支持保证下，使每个战斗力通过Yunlian支持系统对战斗系统的高效率调度和控制。，优化配置并在线重新组合组合，组成一个适应自适应任务并实施分散聚集操作的战斗团队。同时通过战场信息的Cross -domain集成能力，它也可以形成智能的战斗机。与传统作战部队，一些战斗部队和无人战斗部队，无形的太空战斗力和切实的空间战斗形成的力量，以实现不同的战斗单位和战斗元素，例如陆地，海洋，空中，空中，天空，天空，空中，整体，整体上连锁和聚集，跨域，跨代合作作战以及整体战斗Fiect可以通过过去逐渐释放。战斗效应是线性叠加的，非线，出现，适应性效应的等效效应的收敛性可以转化。
代替战场的战场
集中的优势部队是战斗的古老原则。与网络信息系统的持续改进以及智能武器系统的广泛使用，各种战斗部队，战斗部队和战斗元素可以动态整合，并依靠关节战斗系统来依靠关节战斗系统驱散部队的部署，快速转换任务和动态的聚集效率。在对复杂和不断变化的战场状况的响应中，它已成为智能操作中与信息化操作不同的智能操作中的一种格式。
在战场的战场上进行反击是团队支持依靠云扬的支持的联合战斗系统。随着信息的高共享和快速流通，通过节点的部署，网络可操作性，虚拟集中度，它可以实时实时，动态和弹性。在多维广阔的战场空间中配置的保证系统，以实现战斗力的分配部署部署，按需战斗模块的重组以及战斗效率的交叉域整合。
在战场的战场上进行代替战场，使各级别的指挥官能够通过对智能命令信息系统，战场状况收集和Multi -Source Intelligence Interace的大数据分析来协助对战场状况的深入感知和准确预测。。地球预测和发行预警；各种作战部队和战斗部队都可以根据预定的战斗计划或战斗力及时及时地做出反应。关键时间和空间，专注于敌方战斗系统的关键节点以及战略全球情况的高价值目标，并使用高韧性和网络杀戮链。释放战斗效率并产生整体优势，以形成溢出的效果，以形成A多域在一个领域和全球本地的压倒性优势。尤其是在战斗效率发布过程中，基于“智能+数据”的驾驶角色和基于Pre -pre -pre -combat计划的战斗小组团队，并提供支持实际时间和分销的联合战斗情报数据，结合团队自己战场的动态感知，可以能够将战斗目标的战斗任务关注以进行在线重新计划，并基于战斗功能和能力的实际情况，例如团队中的战斗单位，目标网络被自动分配为了实现自己的长度，尽力而为，灵活地动员战斗行动，灵活地动员战斗行动。“材料+能源”是自由收集的，最终快速实现并整合了目标，趋势，任务，能力，能力和时机和时间和时间和时间和时间和时间和时间和时间和时间和时间和时间和时机和时间和时间和时机和时间和时间和时间和时间和时间。然后形成关注目标的能量流， 并对敌人产生系统解释效果。
人机融合的指挥控制
战斗命令的发展历史表明，战斗命令活动中的决策和控制方法始终与时代的发展兼容。与人工智能技术的成熟度以及自我基础，自我组织和自我的持续发展- 军事智能系统的发展，各种武器系统将从信息化的“低智慧”到脑化的“高智慧”开发。形式化系统的运营到制定人类计算机合作的发展，并在系统的支持下，自治战争主题越来越强大，系统的智力和控制程度越来越高。全面发挥“人类机器”的比较优势。通过“人类 - 机器整合”模型实施决策 - 制定和控制是一种新的命令形式，即将在未来进行智能战斗的新命令形式。
人类机器融合的指挥控制是人类 - 机器功能分工和有效的人 - 机器 - 机器 - 机器互动决策 - 制定，为人脑和机器智力的互补优势提供全面发挥，实现了命令艺术的整合和技术，以及在智能战斗决策中 - 制定和行动，在快速，准确，科学和有效的情况下的过程，分析和判断，战斗概念设计，确定战斗确定，战斗计划计划，命令指示和其他活动以及采用其他活动，并采用智能战斗平台和操纵人员的自主操作以及时的方式进行校正。“电路上的人”监控模式组织了战斗操作。
人 - 机器整合的指挥和控制可以建立战斗云，例如一般战场网络，智能辅助决策制造系统和分布式智能战斗平台，在指挥官的领导下。“云大脑”，进行智能辅助决策，制定智能辅助决策，制定，制定，命令控制，评估和推论，将“人的阴谋”与“机器阴谋”相结合，使用人脑和机器的优势，实现命令策略艺术和智能支持技术的深刻整合，在命令速度和正确性方面大大提高命令决策；在运营控制期间，员工可以根据战斗意图和战斗任务使用智能战场知觉系统，任务计划系统和命令控制系统。原则上，基于统一的时间和空气基准，依靠多维网络侦察和空气基准。监视系统，真实的时间同步以感知战场状况的变化，全面使用辅助分析工具来比较预期目标的差异，影响和影响，并及时执行行动。;在实施战斗期间，根据战场状况的发展和变化，各种武器系统控制人员的控制人员可以在武器系统控制和控制智能战斗平台的各个级别进行控制人员，可以及时，准确地干预。虽然高产和高自自动的战斗能力，但请确保您始终在人的控制下行事，并始终遵循整体战斗意图。
自主战斗操作
独立行动的实施有利于各个层次的指挥官抓住战斗机，随机紧张和快速行动，在不断变化的战场上赢得优势，并使敌人不动。这是一个重要的战斗原则和要求。在过去，由于各种因素的限制，例如获得信息获取，命令控制和战场协作能力，因此很难实现真正的独立协作操作。技术和协作控制技术，尤其是人工智能技术，以及在军事领域的广泛使用，独立的协作运营将成为未来智能运营的最常见协同形式。
自主合作的战斗操作是，每种战斗力都由多维覆盖范围，无缝网络链接，需求信息资源以及灵活而快速的云环境支持。进行研究和判断系统，快速获取，处理并共享并共享并共享并共享该系统。战场状况信息，准确，全面地掌握了与与高级指挥机构的控制相关的行动相关的信息，并组织地组织操作和协作行动。
在与自组织的战斗行动的同时，在整理该级别的行动独立性的同时，更多的各种智能武器系统具有理解战斗意图，高度适应性的协作等能力即使在没有人员干预的情况下进行干预。自动从事“ OODA”周期，形成一个完整而封闭的过程的“自适应”电路，并有效地进行复杂而困难的战斗任务。确定敌人的任务负载，独立跟踪目标，并灵活地进行。选择任务负载，并在控制器给出的权限内执行独立攻击。在战斗中，在不同空间中的智能武器系统可以形成战斗发电链接，以形成战斗有效性的生成“趋势共享-SynChronization协作 - 进行和解释“随着不同空间的发展。根据“合适的人，谁占主导地位，谁是善良，谁罢工”，自主合作将以最合适的方式准确地释放出分散的火力，信息能力，电动机和保护能力，以最准确地释放最准确的释放适当释放最多的目标的适当方法，独立组织战斗行动。此外，高度智能的武器系统不仅可以适应高风险和复杂的战斗环境，还可以克服人类在生理和心理学方面的局限性以及输入整个地区多个维度的极端空间的任务。持久的韧性进行连续战斗，独立实施集群攻击和多波连续攻击，形成连续的高强度抑制趋势，并迅速实现了战斗目的。
（PLA报纸）
近年来，多智能身体系统，神经网络，专家系统，机器学习和其他人工智能技术已经出现在网络安全防御中。从基因上讲，AI主要用于网络安全入侵检测，恶意软件检测和情况分析。
1.在网络安全领域中应用人工智能在网络入侵测试中。
入侵检测技术使用各种手段来收集，过滤和处理网络异常流量，并自动为用户生成安全报告，例如DDOS检测和僵尸网络测试。在目前，神经网络，分布式代理系统和专家系统和专家系统是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）和人工智能启动启动patterup patternex共同开发了一个基于人工智能的网络安全平台AI2。通过分析360亿个安全性数据，AI2可以准确地准确预测，检测和预防85％的网络攻击。其他针对此领域的初创公司包括Vectra网络，DarkTrace，Exabeam，Exabeam，Cyberx和Bluvector。
2.人工智能在网络安全领域的应用 - 预测恶意软件防御。
预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征，预测进化方向和事先防御。目前，随着恶意软件的增加和勒索软件的突然出现，恶意软件的保护变得越来越多紧急的以及许多应用人工智能技术的产品和系统已经出现在市场上。2016年9月，安全公司Sparkcognition推出了DeepArmor，这是由人工智能驱动的“认知”抗病毒系统，可以准确检测和删除恶意软件以保护网络免受未知网络安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017会议上，国内外专家就人工智能在下一代的反病毒领域中应用的热情讨论进行了热烈的讨论。火花认知，愤世嫉俗，深刻的本能和Invincea。
3.在网络安全领域中，人工智能在网络安全性领域中应用网络安全感。
网络安全状况感知技术使用数据融合，数据挖掘，智能分析和可视化技术来直观地显示和预测网络安全的趋势，为网络安全预警和保护提供保护，并在连续的过程中提高系统的防御水平self -Learning.american Company Invincea已开发了一种基于人工智能的旗舰产品X，以检测未知威胁，而英国公司Darktrace已开发了公司安全免疫系统。国内魏达安全性显示了“智能动态防御”技术的集成，独立地集成开发了“智能动态防御”技术，以及“人工智能”和“动态防御”系列“魔术”系列产品系列。
此外，人工智能应用程序方案被广泛用于网络安全操作管理，网络系统安全风险和事物互联网问题的自我评估。有些公司正在使用人工智能技术来应对物联网的安全挑战，包括Cyberx，网络安全，PFP，Dojo-LABS等。
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根据日本“ Sankei Shimbun” 1月7日的报道，日本国防部在6日宣布，为了加强其对网络攻击的反应能力，它已决定将人工智能（AI）引入国防日本自卫力量信息和通信网络的系统预计将在明年进行两年调查。在2020年，它将开始软件开发。在2022年，它将在2022年使用。它也将开始考虑AI在日本政府的整个网络防御系统中的应用。
现在，日本最著名的人工智能（Zhang）可能是这个AI视频锚旅行爱酱...尽管它是人工智能，但差异仍然很大
根据该报告，自卫力量在网络安全中应用AI的主要目的是依靠AI的“深度学习”功能来分析网络攻击的特征和定律，并为未来的网络攻击做准备。报告说，它已经为2019年网络国防AI建立了8000万日元（约459万元人民币）的预算。
同时，人工智能的引入也可以提高网络防御工作的效率。目前，该省缺乏足够的人员来进行网络攻击。虽然著名的美国“互联网军”计划扩大到6200人的规模，只有110个在线防御自卫力量。如果人工智能能够承担一些工作，则预计现有人员的工作压力将大大减少。
观察者网络军事评论员说：AI在网络犯罪和防御中的效率越来越清晰。每天都在互联网上发生几个网络攻击，各种病毒和攻击方法已经不断出现。这种情况使网络安全工程师精疲力尽，并且它还为“深度学习” AI提供稳定的数据流。传统安全程序需要在数据库中添加病毒特征，然后确定目标程序是否比较数据库中现有的病毒特征以确定它是否安全，是否是安全的，但是，AI可以通过深入学习在过去的网络攻击中找到。通知和特殊点，分析恶意程序和攻击方法的演变方向，以便更快，准确地捍卫网络攻击。
就像AI玩家可以更深入地理解棋盘上的奥秘一样，网络安全AI也可以更深入地了解在线战场的奥秘
值得注意的是，在网络安全战场上，AI不仅可以用作防御方面，而且可以用作“攻击”聚会来展示他们的神奇力量，甚至可以成为战斗机。“深度学习”功能可以还可以用来跟踪系统的进化趋势和安全软件更新功能，从而迅速设计了新的，更强大的恶意程序来启动攻击。在2016年黑客顶级活动Defcon上，由Endgame的安全专家Helen Anderson领导的团队成功使用了“ Hacker AI”“打破“网络安全AI”的保护。
目前，参与网络安全战场的军事人员长期以来已成为常态，并且是美国国防部精英网络部队的8200名士兵的著名美国网络安全公司的创始人，值得注意的是2015年，该公司接受了日本软银1亿美元的融资。我想知道Sankei Shimbun中提到的“以色列技术”是否来自公司？
结论：以上是首席执行官注释如何引入人工智能的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。