根據澳大利亞網絡安全中心（ACSC）2019年7月至2020年6月的年度網絡威脅報告，僅在澳大利亞，平均每天就有超過6起網絡攻擊事件，而且大多數都有中度或實質性影響。
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“重大网络攻击切实威胁澳州关键基础设施” 国家安全高层警告
新南威爾士州大學計算機科學與工程學院副教授Lina Yao姚麗娜博士表示，通過從數以百萬計的研究論文、博客和新聞報道中分析威脅情報，人工智能可以提供即時洞察力，幫助分析師透過每天數以千計的網絡安全警報噪音，大大減少響應時間以及互聯網上的誤導信息等。
姚麗娜副教授於近期穫得了“2021年澳大利亞和新西蘭人工智能領域優秀女性獎”（2021 australia and new zealand Women in AI）網絡安全人工智能類獎項（AI in Cyber Security）。
她表示，“人工智能的髮展，擴充了網絡安全、網絡攻擊的概念外延”。
她說：“像我們熟知的釣魚郵件、網絡勒索、後門程序、黑客攻擊，這是我們耳熟能詳的一些網絡攻擊和網絡安全威脅。但現在還有一些大家可能沒有特彆留意到的，但是其實已經在髮生的，比如虛假信息、虛假輿論、網絡謠言，或者是水軍控屏、刷好評或者刷壞評，對我們日常老百姓的生活影響也是蠻大的。”
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脸书加大力度打击新冠疫苗虚假信息
“這次新冠疫情，有一些謠言會散布的比較廣，比如說，吃某種東西然後可以防治（新冠），或者是哪裡又有新的集群感染等，這種謠言容易造成社會恐慌，危害社會穩定，不利於政府協同民眾抗疫。”
人工智能可更好地甄彆虛假信息和謠言
姚副教授表示，類似的不實信息傳播情景在美國選舉期間就有所體現，而人工智能可以較好地甄別虛假信息和謠言。
她說：“人工智能通過檢測內容本身，比如，從文字和圖片，乃至視頻本身來檢測它的可信度大概有多少，同時還會看整個的網絡拓補（進行甄彆）。”
“‘（網絡）水軍’就是網絡機器人，不是真正的用戶，它其實有一些特性是區彆於真正的人類用戶的，比如，他們彼此之間的聯系可能比較少，沒有相互關注和相互跟帖，或者互動比較少，賬戶信息不一致或者和真正的用戶有很大差彆。”
“如果你通過大數據衡量的話，這種差彆其實比較容易看出來。再一個，他們之間的網絡拓補會有一些不一樣的特性。”
“這幾年的深度學習技術可以學習到一些更加复雜的共性，然後幫助我們去區彆一個真實的數據和虛假的數據之間的一些更加深入的區彆特徵。”
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30余万澳洲Facebook用户信息被剑桥分析共享
“澳州以國家為單位系統性防範網絡攻擊更高效”
在網絡攻擊和黑客攻擊事件中，中小型企業往往是最大的受害群體之一。姚博士認為，澳州以國家為單位進行系統性地防範網絡攻擊會更有效率。
她說：“我個人認為，應該是以國家為單位，提供一個比較彊有力的、通用性比較彊的一個防範系統和防範體系。然後各個企業和個人可以根據自己的需求進行調整和定制。”
“因為網絡攻擊的量級很多時候是非常大的，如果單憑企業或者個人本身的防禦，它其實是比較脆弱的。”
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