人工智慧的興起對各行各業都有較大的影響，國家政策也在不斷傾向於扶持人工智慧相關領域發展。但是，目前人工智慧在網路安全中的應用還存在一些誤區。首先，人工智慧不等於深度學習，深度學習並不適用於所有的應用場景。第二，對於網路安全而言，人工智慧只是“輔助工具”，不應丟掉安全問題的本源和經驗積累，應當更看重人工智慧技術的可解釋性問題，避免攻防對抗中的統計特徵失效導致的學習偏差。第三，網路安全的應用環境往往比人工智慧的應用環境具有較高的複雜性，不能直接照搬影象識別、機器翻譯等領域的成功經驗。

人工智慧在網路中被看成是一種新事物，這是錯誤的。計算機發展以經有60多年了，人工智慧一直都在你我身邊。

大資料時代到來，只是給檔案加深知識面積，模仿大腦讓計算機有了資料整合。說明在事物複雜性上是可以簡化，模糊不清的事情，有了資料一層一層無限整合，創造了神經網路。

資訊科技不斷提升速度，塑造神經網路能不斷聯絡資料，疊加資料的說話是深度學習。學習機器的初步形成讓計算機有了思維能力，完成了從生物智慧到機器智慧，讓人與人之間有的感情，將在機器智慧也有。人們再也沒有可以說自己只是高階智慧生物，學習多方面，開闊思維能力。

智慧安全應用程式在平臺化作用很大，保障網路安全是智慧開發的一方面。智慧攜手數字智慧應用，安全性得到保障！