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人工智能技术随着互联网的不断发展而被广泛应用到各个行业之中，而本文我们就通过案例分析来了解一下，人工智能技术都有哪些局限性问题。
1、骗过一次就能畅通无阻：AI可用于欺骗其他AI
这是个大问题。安全人员用AI优化威胁检测的同时，攻击者也在琢磨着用AI规避检测。公司企业用AI以更高的准确率检测攻击，攻击者就用AI来开发更智能、会进化的恶意软件来规避检测。基本上，恶意软件就是用AI来逃过AI检测。恶意软件一旦通过了公司的AI检测关，可以很轻松在公司网络内横向移动而不触发任何警报，公司的AI会将恶意软件的各种探测行为当做统计错误加以排除。而到恶意软件被检出之时，安全防线早已被洞穿，伤害也可能已经造成。
2、功耗成问题：低功耗设备可能拖不动AI
物联网(IoT)设备通常都是低功耗小数据量的。如果攻击者成功将恶意软件部署到了这一层次，那AI基本就顶不上用了。AI需要大量内存、算力和大数据才可以发挥作用。而IoT设备通常不具备这几个条件，数据必须发送到云进行处理才可以受到AI的响应。而那时，已经太迟。
3、已知的未知：AI无法分析自己不知道的东西
严格控制的网络上AI运行良好，但现实世界缤纷多彩不受控。AI有四大痛点：影子IT、BYOD项目、SaaS系统、雇员。无论你给AI灌注了多少大数据，都得同时解决这4个痛点，而这是难度大到几乎不可能的任务。总有雇员会通过不安全WiFi网络在个人笔记本电脑上打开公司的Gmail邮件，然后，敏感数据就此流失，AI甚至连知道这一事件的机会都没有。公司自己的应用可以受到AI保护，防止用户误用，但终端用户使用你根本感知不到的设备你是无法防护的。另外，仅提供智能手机App，不提供企业访问控制，更不用说实时日志的云系统，你又怎么引入AI呢?这种情况，企业没有办法成功利用机器学习。
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