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利用人工智能增强网络安全
摘要：人工智能将通过注入更先进的威胁检测、响应和预防机制，重新定义数据安全的概念和运作。本文将具体讨论基于人工智能的系统在数据安全强化领域发挥的关键作用，并介绍人工智能在网络安全领域的创新方法。在数字化时代，连接和数据交换水平已达到前所未有的高度，在此过程中，数据系统从未如此容易受到网络威胁的打击。数据泄露、勒索软件攻击和其他形式的攻击（包括复杂的网络钓鱼计划）日益复杂，使得安全措施必须同样现代和创新、响应迅速，甚至能够预测快速实时检测和响应。在这方面，人工智能有望从经验中学习。在此基础上，本文对当前文献进行了全面回顾，旨在评估人工智能应对现代安全威胁的潜力，以及将其进一步融入网络安全领域的方式。该研究提供了人工智能有效适应动态安全挑战的案例的定量说明，大大缩短了响应时间并提高了检测准确性。该研究还提出了将人工智能融入网络安全基础设施、道德问题、个人数据隐私和永无止境的算法更新的一些困难和局限性。结果显示，人工智能可以通过改变威胁检测和响应能力，将误报率降低 30%，为网络安全带来巨大的成就。威胁识别变得确定，误报减少了。与传统方式相比，这将响应已识别威胁所花费的时间减少了一半，并提高了人工智能处理数据和实时识别模式的能力。此外，通过自动化日常任务，将人力资源分配到更具战略性的职能，AI 集成显著降低了长期运营成本。然而，在众多好处中，该研究还确定了成功实施 AI 需要应对的主要挑战：巨大的技术投资、对精通 AI 和数据科学的劳动力的需求以及数据隐私和道德问题。具有充分的 AI 问责制的透明决策是避免偏见和保持信任的因素。因此，组织必须开发强大的数据治理框架来保护敏感数据，确保全球法规的实施。从中可以看出，人工智能有望彻底改变网络安全，但在人工智能实施过程中需要仔细和战略规划、道德考虑和持续监控。为了实现平衡的支持，技术创新和有效的战略管理，通过道德和持续教育和培训，是至关重要的；这些将有助于充分发挥人工智能在网络安全中的潜力。更多的研究应该关注人工智能的长期影响、道德后果以及人工智能与网络安全的跨学科整合，以在不冒风险的情况下获得最高水平的利益。关键词：人工智能、数据安全、网络安全、威胁检测、机器学习、异常检测 1.介绍 1.1 背景 技术的快速发展带来了巨大的发展，但也为复杂的安全问题打开了大门。数据泄露、网络攻击和其他形式的未经授权的访问变得越来越复杂；因此，需要提出创新的解决方案来保护敏感信息。高级威胁大多绕过传统安全措施。需要先进的安全机制来实时预测、检测和响应安全事件。基于人工智能的系统对这些挑战有希望的解决方案。1.2 目标 研究的目标是： 1）研究人工智能在增强数据安全方面的作用。2）研究基于人工智能的新型威胁检测和响应技术。
药物化学术语表
附录 2 药物化学术语表 血管紧张素转换酶 (ACE) 抑制剂 一种抗高血压药物，通过抑制血管紧张素转换酶发挥作用，阻止强效血管收缩剂的合成。 乙酰胆碱 (ACh) 神经系统中的一种信使分子。在中枢神经系统中，乙酰胆碱和相关神经元形成胆碱能系统，该系统往往引起抗兴奋作用（另见胆碱能）。 ADMET 指候选药物的吸收、分布、代谢、排泄和毒理学。 激动剂 一种在受体上产生与天然信使相同反应的药物。 变构 指正常配体使用的蛋白质结合位点以外的其他蛋白质结合位点，会影响蛋白质的活性。变构抑制剂与变构结合位点结合会诱导蛋白质形状的改变，从而将正常结合位点与正常配体区分开来。拮抗剂 一种与受体结合但不激活受体的药物，从而抑制天然信使或激动剂的结合。 抗菌剂 一种可以杀死细菌细胞或抑制细菌细胞生长的天然或合成分子。 抗体 一种由人体免疫系统产生的 Y 形糖蛋白，可与外来分子上的抗原相互作用。标记要摧毁的外来分子。 抗体-药物偶联物 一种抗体，其结构与药物共价结合。 抗原 被免疫系统“识别”并与针对它的抗体相互作用的分子区域。 抗代谢物 一种对细胞正常代谢至关重要的酶的抑制剂。用于抗菌和抗癌。 β 受体阻滞剂 一种阻断或拮抗 β 肾上腺素受体的药物。用于心血管方面。 生物测定 一种测量物质对生物体影响的测定方法。生物利用度 给药后，在血浆或靶组织中可利用的药物或其他物质的比例或百分比。 生物标志物 一种生物状态指标，可以可靠地测量和评估，作为生物过程或治疗干预反应的指标。 黑框警告 药品标签上必须出现的最严重的安全警告，表示药物可能出现严重甚至危及生命的不良反应。 血脑屏障 脑血管比周围血管的孔隙率低，且有一层脂肪涂层。针对脑部的药物必须是亲脂性的才能穿过血脑屏障。 化学介导毒性 由于某种化学物质或整个化学物质类别的物理和化学性质而导致的毒性。 胆碱能受体 由乙酰胆碱激活的受体。 慢性粒细胞白血病 一种以髓系细胞过度增殖为特征的血液系统癌症。临床试验第 1 阶段 首先在 50-200 名健康志愿者中测试药物，以确定合适的剂量水平、评估其药代动力学并确定副作用。 临床试验第 2 阶段 在此阶段，在患有目标疾病的患者组（100-500 人）中测试药物，以验证其治疗效果。不同的组接受不同的剂量，通常在双盲条件下进行。 临床试验第 3 阶段 与第 II 阶段类似，但患者人数较多（1000-5000 人）。在此阶段，将证明和充分评估药物的有益效果或其他效果。 临床试验第 4 阶段 在药物获批和上市后，监测其性能是一个永无止境的过程，现在称为第 IV 阶段研究。可能会观察到新的副作用，或者通过长期统计数据揭示对特定群体（例如儿童或孕妇）的影响。如有必要，可以撤回药物。 CNS 中枢神经系统
“纯粹的快乐”可能不是你期望在目的陈述中看到的第一个短语，但纯粹的快乐是唯一能描述我第一次
“纯粹的喜悦”可能不是你期望在目的陈述中看到的第一个短语，但纯粹的喜悦是描述我第一次改变人类细胞基因组时感受的唯一方式。在我对这些细胞进行测序后，我的分析显示，经过数月的故障排除后，编辑效率仍未达到。这个秘密来自我找到并适应我们系统的新预印本，这意味着我们离理解一种假定的适应性变体在选择下在代谢中的作用如何发挥作用又近了一步。正是这种能够提出以前未知的问题，了解我们周围世界的工作方式，并真正得到答案的能力——即使在多次失败之后——促使我继续我的研究生生涯。除了进化生物学和基因组学之外，我无法想象自己能找到如此有趣的问题来解决，如此激发我整个大脑的问题。杜克大学的遗传学和基因组学系正在提出这些关于现实世界、基础生物学的广泛问题，这一事实让我深感兴奋，能够加入这个研究人员社区，他们不断致力于追求该领域的卓越。我第一次体验到这样一个社区能够理解这种似乎永无止境的求知欲望，那是在我第一次进行实地研究探险的时候。白天，我在落基山脉收集金鱼草杂交花，与维也纳科学技术研究所的 Nick Barton 博士实验室一起进行基因分型。晚上，我在夜间的实地团队晚餐上聆听了几个小时绝对迷人的博士后和研究生们热烈讨论生态学、杂交区和自然选择等各种问题。我只想成为他们中的一员，参与这些对话并做出有意义的贡献。自然而然，这种对科学的热爱让我在两个月后就周末在环境控制室里收集虫卵。从西班牙回来后，我找到了韦尔斯利学院生物系唯一的进化生物学家 Andrea Sequeira 博士。在她的实验室里，我深入研究了一个项目，研究两种克隆繁殖的入侵昆虫物种如何将其基因表达程序适应各种新宿主植物。我们能够观察到基因表达差异与可用宿主植物类型之间的关联，令人惊讶的是，这些基因表达差异在成虫和进食前的后代之间也存在。这是我第一次理解生态学、测序技术和进化生物学如何整合起来，提出任何领域都无法单独解决的问题。我将这个项目从实验台推进到分析阶段，最终完成了我的系荣誉论文、PLOS One 1 上的第一作者出版物，并在 2019 年国际进化会议上介绍了这个项目。在这里，我能够与不同的研究人员进行深入的对话，而这些对话曾经超出了我的理解范围，我们对解读生命复杂性有着共同的兴趣。这让我坚信，研究社区是唯一可以满足我一生继续研究进化问题的愿望的地方。虽然我是在 COVID-19 疫情期间毕业的，但我在麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所的 Pardis Sabeti 博士的实验室里找到了一个可以推动我发挥智力极限的新家。在这里，我开始研究基因组学的一个基本问题：DNA 序列如何影响基因表达？我为我们小组开发高通量 CRISPR 干扰筛选做出了贡献，该筛选可以识别任何基因的非编码调控元件，我作为共同作者在《自然遗传学》杂志上发表了描述该方法的论文 2，这反映了这一点。然后，我开始关注一个相关问题，即这些调控元件内的非编码人类变异如何影响基因表达，并开发了我尖端的分子基因组学方法和计算分析工具。我致力于优化 CRISPR-Cpf1 基因组编辑方法，以测试假定的因果非编码多态性的功能后果。利用这些等位基因