量子与机器学习时代的安全(翡翠宴会厅A)
邻居-陌生人区分:DDoS攻击的一种新型防御机制
该讲座不只是将三个流行词机械地串在一起。该讲座试图通过量子和人工智能等技术解决网络安全问题。
量子对安全的影响超出了对开发抗量子密码算法的需求:甚至超出打造量子门和量子线以获得量子电路带来的收益和指数级加速的需求。
网络从业者需要在全新算法基础上开发新的网络软件。这就要留意位于软件和量子硬件中间层的接口。
另一方面,机器学习对安全而言是一把双刃剑:尽管神经网络可以大幅度提高漏洞管理水平,并且无监督学习方案可以保证更快地识别 0days 漏洞和新的攻击途径,但是攻击者通过机器学习能够更快发现漏洞并构建起对抗网络。
此外,本文将说明机器学习和图像/数据分类神经网络在同态评价中的作用。
