为何人工智能(AI)首选Python？
为何人工智能(AI)首选Python？
读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python，其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分，用C++，如果讲开发效率，用Python，谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢？
Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。
Python有非常多优秀的深度学习库可用，现在大部分深度学习框架都支持Python，不用Python用谁？人生苦短，就用Python。
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二、Python现状与发展趋势
python现在的确已经很火了，这已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java
和 还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python
作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。
Python 已经是数据分析和 AI的之一语言， *** 攻防的之一黑客语言，正在成为编程入门教学的之一语言，云计算系统管理之一语言。
Python 也早就成为Web 开发、游戏脚本、计算机视觉、物联网管理和机器人开发的主流语言之一，随着 Python 用户可以预期的增长，它还有机会在多个领域里登顶。
三、Python与人工智能
如果要从科技领域找出更大的变化和革新，那么我们很难不说到“人工智能”这个关键词。人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态，为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点，上到谷歌、苹果、百度等巨头，下到各类创业公司，人工智能已成为一个现象级的风口。短短几年时间，图片自动归类、人脸识别已经成为非常通用的功能，自然语言作为一种交互方式正在被各种语音助理广泛运用，无人车驾驶突飞猛进，AlphaGo战胜围棋冠军，仿生机器人的技术迭代，未来几十年的城市交通和人类的生活方式都将会被人工智能所改变。
Python作为人工智能首选编程语言，随着人工智能时代的到来，Python开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子，还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少量代码可以做很多事，这就是为何人工智能(AI)首选Python。
基于人工智能的自动化 *** 攻防系统相较传统的 *** 攻防的优势有哪些？
（1）效率性较纯手工测试占绝对优势。随着软件漏洞出现频率的加快，手工测试远远地达不到要求。例如2003年SQL slammer蠕虫利用微软存在的SQL漏洞，在短短的十分钟之内就感染了将近七万台计算机，如此的速度，人类只能依赖自动化的工具才能有效地控制。
（2）质量较高。CGC参赛的自动化程序分析系统大部分都具有机器学习的能力，虽然不能达到AlphaGo的人工智能的水平，但是对于一般复杂的问题，通过自学习能力，都能得到解决，而且随着时间的推移，学习能力不断增加。
（3）成本较低。自动化程序分析集成了专家的漏洞挖掘策略，省去了繁琐的人工干预，在某些情况下还可以实现“无人测试”和“夜间测试”等工作，可以节省高额的人工费用。
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*** 安全，如何化被动为主动？
根据Gartner近年的调查，有97％的入侵行为发生在已经部署适当 *** 安全防护系统的公司，99%的攻击行为是使用已知并存在多年的攻击方式或者漏洞，95%穿透防火墙的入侵行为是因为误配置造成。
尽管投入了大量资源进行 *** 安全建设， *** 安全现实状况却并不乐观。在日常 *** 安全运维中，更多是处于被动响应的模式和状态，安全团队陷入到每天海量的安全日志告警里面，而当安全事件真正发生的时候，危害已经造成。
如何化被动为主动
*** 安全如何化被动为主动？想要跳出被动应对 *** 安全威胁的局面，安全团队需要主动诊断和预判关键风险点，并提前处理。
安全团队需要准确回答以下几个基本的问题：
· 被保护的业务资产，存在哪些可以被攻击者利用的漏洞？
· 现有的 *** 安全防御系统是否有效？是否存在防护上的漏洞？
· 现有防御能力能否应对日益增长的 *** 安全威胁？
· 被保护的业务资产面临最紧迫的风险是什么？
要有效解答上述难题，最直接主动的 *** 便是通过使用与攻击者相同模拟攻击模式进行测试和验证，化被动为主动，领先黑客一步掌握自身业务资产所存在的可被攻击利用漏洞、防护盲点，从而进行针对性地修复。
完成这点，需要安全团队投入大量的时间、精力，对于很多需要兼顾开发与安全的技术团队来说，这无疑让原本就紧促的工作进程更难以推进，这种情况下，一款智能自动化的风险验证工具便是“众望所归”。
Vackbot智能自动化风险验证平台
墨云科技的“VackBot智能自动化风险验证平台”，是国内首个利用人工智能技术模拟黑客入侵的平台，在授权情况下以安全的方式自动、连续、大规模的执行验证入侵和模拟攻击，帮助用户挖掘可被利用的漏洞，快速验证当前安全防护系统有效性。
VackBot能为用户提供如下安全验证服务：
1.自动化渗透测试服务： 自动对测试目标进行资产识别、攻击面挖掘、漏洞验证、模拟攻击利用和风险取证、迭代攻击，挖掘可被利用漏洞；
2. *** 安全防护能力验证服务： 基于MITRE ATTCK框架，模拟各类APT攻击，对 *** 进行入侵和攻击模拟，以评估安全防护设施是否在按预期工作，是否能够有效抵御各种新的攻击 *** ，精准定位安全防护漏洞；
3.常态化、持续的安全风险验证： 对目标系统进行长期的、可由多类触发事件自动唤醒的持续的漏洞检查，及时发现暴露的安全风险，缩短风险暴露窗口；
4.深度检测： 利用AI自主学习，通过自动化迭代攻击，提供更全面的安全风险验证，减少死角；
5.聚焦关键脆弱点： 为用户提供漏洞修复的优先指引，提升漏洞修复效用。
VackBot智能自动化风险验证服务，可准确挖掘业务资产上的可利用漏洞，实现从“黑客”视角分析评估企业的安全态势，量化评估风险，识别和发现安全防护薄弱点，检测 *** 安全防御系统的防护有效性，领先攻击者一步做好风险管理，在 *** 攻防对抗中化被动为主动，赢得先手。
了解更多关键信息，请关注墨云安全，关注更智能的 *** 攻防。
人工智能的使用提升了袭击的什么性和隐蔽性
人工智能的使用提升了袭击的安全性和隐蔽性。
*** 空间安全是一个攻防博弈的过程。人工智能技术在处理海量、多源异构数据方面具有巨大的优势，攻击者会使用人工智能技术构造规模更大、隐蔽性更强、后果更严重的攻击。
而防御者则会利用人工智能技术去提升 *** 攻击检测的准确率，提高 *** 攻击检测效率，降低 *** 攻击误报率等。在这个过程中，人工智能技术促使 *** 空间的攻防博弈程度愈演愈烈。
人工智能的发展：
在1956年美国达特茅斯学院召开的学术研讨会上，人工智能（AI）首次成为一个正式学术领域，发展至今已有60多年的历史。随着人工智能技术的不断成熟，会有越来越多的机器人或智能程序充当人类助手，帮助人们完成复重性、危险性的任务。
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