《英雄聯盟》夏季賽總決賽今日開打！JDG對陣LNG首發名單來了 Knight：準備三連冠
8月5日消息，今日17:00，《英雄聯盟》2023LPL夏季賽總決賽將正式開打，由JDG對陣LNG。對兩支隊伍來說，這場比賽不僅要爭奪夏季賽冠軍，更要決定誰才是LPL賽區一
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自2022年底ChatGPT上線迄今不過兩年，從日常工作到多媒體內容輸出，各類人工智能（AI）應用已經成為很多行業不可或缺的工作“助手”。正當人們對身邊的智能助手感到習以為常時，AI卻以更加震撼的方式刷新人類對它的認知。在剛剛過去的10月8日與10月9日，2024諾貝爾獎物理學與化學兩個重要獎項都被人工智能（AI）的相關成果及科學家取得。與此同時，特斯拉發布的Robotaxi 以及機器人Optimus都讓人們對未來AI的應用場景充滿期待。
或許，未來AI能否在諾貝爾其他獎項繼續大放異彩我們不得而知，但AI已經滲透到人們生活的各個方面已是不爭的事實。因此，隨著數字威脅日趨嚴峻，在AI的主場—IT領域對人工智能技術在全行業、尤其是安全方面的應用需求變得十分迫切。根據 Check Point Research 的報告，在 2024 年 1 月至 8 月期間，全球公用事業部門（包括關鍵基礎設施）每機構平均每周遭受的網絡攻擊次數高達 1514 次——與去年相比增加 37%，在所有行業中排名第五，進一步凸顯了采取 AI 安全防護的必要性。這項先進技術正在革新關鍵基礎設施的網絡安全防護實踐，為應對日益復雜的攻擊提供了前所未有的防御能力。借助 AI 實時處理大量數據流的能力，企業現在能夠極其快速、準確地檢測異常情況和潛在威脅。
在機器學習算法的加持下，這些系統不斷發展，可以始終領先網絡犯罪分子一步。對于電網、供水系統和交通網絡運營商來說，基于 AI 的解決方案可提供強大的保護，防止可能會造成破壞性影響的中斷事件。通過自動執行日常安全任務，AI 能夠讓人類專家專注于應對復雜的挑戰，從而提高整體威脅響應能力。雖然 AI 可能被用于發起攻擊，而且需要持續的系統更新，但是將 AI 融入關鍵基礎設施防護的優勢遠遠超過了這些潛在弊端。隨著世界變得日益互聯，AI 將在保護我們社會的數字骨干網方面發揮關鍵作用。
<h2>AI 在網絡安全防護中的應用現狀和生成式 AI 的興起</h2>關鍵基礎設施領域基于 AI 的威脅檢測
AI 正在重塑關鍵基礎設施領域的威脅檢測，例如化學、關鍵制造、能源、交通、醫療保健、供水和污水處理系統。機器學習算法能夠處理來自復雜網絡的海量數據，以識別異常模式和潛在的安全漏洞。AI 系統能夠檢測到傳統方法不易察覺到的入侵指標，支持快速做出響應，從而防止威脅破壞基本服務或泄露敏感數據。
加強安全防護自動化和編排
在關鍵基礎設施中，集成式 AI 可增強安全防護自動化和編排，從而簡化對網絡威脅的響應。智能系統能夠自主調查警報、關聯不同來源的數據并觸發響應措施。得益于這一自動化，人工安全防護團隊可將更多精力用于戰略規劃和復雜的威脅分析，從而確保關鍵基礎設施靈活抵御網絡攻擊。
生成式 AI：網絡安全防護的雙刃劍
對于生成式 AI 在關鍵基礎設施防護中的應用，機遇和挑戰并存。就防御而言，它有助于代碼分析、漏洞發現和威脅情報整合。然而，攻擊者也可以利用生成式 AI 發起復雜的網絡釣魚攻擊、開發新的惡意軟件變體或發現新的攻擊向量。鑒于這一雙重性質，關鍵部門必須采取積極主動的網絡安全防護方法。
融合式網絡 AI：整體防御策略
為了有效應對 AI 威脅，關鍵基礎設施組織正在采用一種“融合式網絡 AI”方法。該策略需要將 AI 功能集成到整個安全堆棧中，從而提高預測和緩解威脅的能力。借助 AI 原生架構，組織可構建強大的防御系統，保護重要系統和數據免受日益復雜的網絡攻擊。
<h2>AI 正如何應用于關鍵基礎設施</h2>通過提高效率、可靠性和可持續發展能力，AI 正在重塑關鍵基礎設施，能源行業便是其中的典型。在智能電網中，AI 通過預測能源需求模式、優化能源分配和集成可再生能源發揮著至關重要的作用。這些功能有助于實現高效的能源分配，減少浪費，并確保穩定可靠的電力供應，即便是在太陽能和風能等間歇性能源的管理中也是如此。
AI 在預測性維護方面也起著關鍵作用，能夠利用算法來預測潛在設備故障。這種積極主動的方法可通過延長關鍵基礎設施組件的使用壽命，最大限度地減少停機時間并降低維護成本。此外，AI 還可通過實時監控和分析能耗，提高建筑物和工業流程的能效。AI 系統可根據使用模式實時調整供暖、制冷和照明，從而優化能源使用、降低成本并減少碳排放。
<h2>AI 在關鍵基礎設施中的應用現狀：聚焦交通運輸行業</h2>AI 正在交通運輸行業掀起一場效率、安全和可持續發展的技術革命。
· 自動駕駛汽車：作為自動駕駛汽車的核心，AI 可幫助車輛導航、解讀傳感器數據并做出實時決策。機器學習算法可處理來自攝像頭、激光雷達和雷達的輸入數據，以檢測障礙物、識別交通信號并預測行人和其他車輛的活動。
· 交通管理：AI 系統通過分析來自攝像頭、傳感器和 GPS 設備的數據，優化市區的交通流量。這些系統能夠預測交通擁堵情況，調整交通信號燈的變換時間，并推薦替代路線，以減少路程時間和排放。目前有幾個正在開發中的項目將應急車輛與信號系統相結合，以確保應急車輛暢通無阻。
· 預測性維護：在鐵路和公路等交通基礎設施中，基于 AI 的預測性維護利用來自物聯網傳感器的數據預測設備故障，防患于未然。這既能減少停機時間和維護成本，又能提高安全性。
· 公共交通優化：AI 可根據實時數據優化路線和時間表，從而改善公共交通。它有助于管理車隊營運、預測乘客需求和提高整體服務效率。
· 安全監控：基于 AI 的監控系統可監控機場和火車站等交通樞紐的安全威脅，利用面部識別和行為分析來識別可疑活動，保障乘客安全。
· 供應鏈與物流：在物流業，AI 通過預測需求、管理庫存和規劃高效的配送路線來優化供應鏈運營，從而節省成本并提高服務水平。
· 智能基礎設施：AI 還推動了智能基礎設施的發展，例如智能交通系統和智能電網，通過與交通網絡相結合，提高了連通性和效率。
AI 在醫療保健基礎設施中的應用現狀：聚焦網絡安全防護
由于患者數據的敏感性，醫療保健行業日益成為網絡威脅的目標。AI 可增強該行業的網絡安全防護。
· 威脅檢測和預防：AI 系統分析網絡流量和用戶行為，以實時識別異常情況并攔截惡意軟件、勒索軟件和網絡釣魚攻擊等威脅。
· 數據保護：AI 可加強數據加密和訪問控制，識別未經授權的訪問并執行安全協議來保護患者數據。
事件響應：AI 可自動執行事件響應流程，快速識別和處理安全漏洞，并根據嚴重程度劃分威脅的優先級。
· 漏洞管理：AI 可識別和修補醫療保健系統中的漏洞，預測易受攻擊之處并推薦更新。
· 欺詐檢測：AI 通過識別異常模式和差異來檢測欺詐活動。
<h2>AI 在關鍵基礎設施中的應用現狀：教育行業</h2>通過增強學習體驗、優化管理流程和提供個性化教育，AI 正在重塑教育行業。
· 個性化學習：AI 通過分析學生的學習模式、調整難度和提供實時反饋，根據學生的個人需求量身定制教育內容，例如 Coursera 和可汗學院等平臺。
· 智能輔導系統：AI 助教提供個性化課外輔導，為學生解疑答惑和提供指導，例如 MATHia 和 IBM 的 Watson Tutor 等工具。
· 自動評分：基于 Gradescope 等系統提供的詳細反饋，AI 可自動為測試和論文評分，這能夠幫助教育工作者節省時間，并確保評估的一致性。
· 預測性分析：AI 可預測學生的表現并識別遇到困難的學生，從而及時進行干預和提供支持，并預測注冊趨勢和資源需求。
· 提升無障礙服務能力：AI 通過語音識別和文本轉語音等工具提高了無障礙服務能力，增強了教學場景對殘障學生的包容性。
· 虛擬現實和增強現實：基于 AI 的虛擬現實和增強現實技術可打造沉浸式互動學習體驗，助力學生探索醫學和工程學等領域的復雜課題。
· 研究與數據分析：AI 可分析大型數據集，提供教學方法和學習成果方面的有益洞察，從而幫助制定教育策略和政策。
綜上所述，在關鍵基礎設施中采用 AI 技術的重要性與日劇增。Check Point建議企業用戶可通過集成 AI 增強安全措施，提高運營韌性。AI 系統不僅能快速識別和響應威脅，降低中斷風險，而且還能優化資源管理，預測維護需求，從而提高運營效率。要想在日新月異的技術環境中保持領先地位，關鍵基礎設施部門應重視 AI 技術的采用。這不僅有助于提升關鍵資產的安全保護，又能確保長期可持續發展能力和可靠性。
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