人工智能成為了 2016 年的一大關鍵詞，一部分來自于擊敗李世石成為了著名棋手的人工算法 AlphaGo，另外一部分來自于大公司在收購人工智能技術這方面表現出的興趣。

現在，麻省理工學院（MIT）還想用人工智能來幫忙，提升網絡攻擊監(jiān)測系統的效率。麻省理工學院下的電腦技術和人工智能實驗室（CSAIL）和機器學習創(chuàng)業(yè)公司 PatternEx 聯手推出了一個人工智能平臺 AI2，據說可以高效地預測網絡攻擊。

這個名為 AI2 的人工智能平臺有 4 個主要的功能，一個大數據行為分析平臺，一個從安全分析師獲得反饋的機制，一套異常值檢測方法的集合，一個監(jiān)督學習模塊。

這聽上去有點復雜、晦澀。簡單來說，AI2 可以看作是一個循環(huán)進行數據處理的系統，并根據這些數據歸納出黑客的攻擊模式，進行監(jiān)測和預測。

首先，研究人員將初步數據（例如多位用戶使用電腦留下的記錄）大量輸入系統，AI2 會用機器學習算法對這些數據進行處理和分類，檢測出其中少見、異常的部分，將這部分交給安全分析師進行處理、給出反饋，而 AI2 將會進一步分析黑客的攻擊模式，預測將來的攻擊。最后一步是不斷循環(huán)這一過程，以減少計算的誤差值。

CSAIL 實驗室和 PatternEx 公司對 AI2 進行了測試，他們測試的數據來自于數百萬用戶在 3 個月內產生的 36 億份“日志記錄”，這些日志記錄記錄了電腦的運轉過程。

根據測試結果，AI2 能在攻擊剛開始的時候提供警報，準確率 85%。攻擊之初往往不太明顯，人類需要一些時間才能意識到攻擊的存在。人工智能預測意味著網站服務人員可以有更多時間對于對方的攻擊做出響應。

這個人工智能平臺最大的功能在于能夠快速處理數據，據稱它能大幅減少安全分析師的工作量。CSAIL 的科學家 Kalyan Veeramachaneni 稱：“這個（平臺）可以不斷地產生新的模型，在數小時內就可以進行改進，這意味著它可以非常顯著和快速地提升偵查速度。”