如今，人工智能涉及的领域非常广泛，工业、航天、商业都有应用，并且已经深入人们的生活，打开手机中的Cortana或者Siri，这就是AI的产物。要知道，在几十年前，这种超前的技术是不受认可的，教授相关课程的学校也是寥寥无几。究其原因，主要就是数据的积累和应用。高容量存储设备丰富了数据量的留存，随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。

道高一尺魔高一丈 当黑客学会AI怎么防？

      分析让大量的数据有了价值，机器开始懂得用户想要什么，可以预测未来的天气和球赛的比分，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。具体来说，很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。

      掌握用户信息之后的AI系统可能比用户更了解自己，他们会知晓用户的饮食习惯、锻炼情况、身体变化等等，而且将碎片化的数据拼凑成分析系统就能对人形成整体的特征描述。特别是在越来越多的政企类客户走上云端之后，居民隐私的问题就被上升到了新的层面。

      在数据运用上，AI和隐私一直是矛盾的，前者需要更多的数据作为训练资料变得更聪明，后者则是用户谨慎对待的私密信息，那么能否有一种两全其美的 *** 可以解决这一问题呢？联邦学习让数字解构（不共享）的前提下，让各方联合建模，从而提升模型的训练效果，或许能在一定程度上解决这个问题。

      然而，AI也给黑客带来了机会。Akamai在《互联网发展状况安全报告》中指出， *** 犯罪分子通过组织完善、精密复杂的 *** 钓鱼工具包操作，将全球一线品牌及其遍布各个行业的用户作为目标。在调查期间，有6035个恶意域和120个工具包变体针对的是高科技领域，这使得高科技行业成为 *** 钓鱼攻击的首要目标。紧随其后的就是金融服务，有3658个恶意域和83个工具包变体针对该领域，使其成为遭受攻击第二多的行业。电子商务（1979个恶意域，19个工具包变体）和媒体（650个恶意域，19个工具包变体）行业在攻击列表中也名列前茅。