incaseformat蠕虫病毒爆发

2021年，比量子霸权和机器人崛起更加现实的威胁背景：

• 2021年全球范围网络犯罪造成损失高达6万亿美元，超过全球毒品交易总规模(Cybersecurity Ventures)。网络犯罪收入超过1.28万亿美元，相当于12个沃尔玛(达沃斯报告)。
• 勒索软件持续变异蔓延。每5秒钟发生一起勒索软件攻击事件，全年勒索软件造成损失超过200亿美元，是2015年的61倍(亚信安全)。
• SolarWinds供应链攻击引发全球关键基础设施安全新“冷战”。
• 疫情因素导致部分企业IT预算紧缩，技术债累积，被迫向云端迁移导致云安全风险放大。
• 网络攻击和安全漏洞继续快速增长，安全误报和远程办公/数字化转型快速迁移将造成部分安全人员压力上升和过劳倦怠。

2021年，我们将面临不断升级的新威胁和新挑战、新的工具和技术。2020年SolarWinds供应链攻击对关键物理设施、国家安全和生命安全的威胁已经验证，攻防双方勉强维系的对等和平衡已经被彻底打破，2021年威胁网络安全“再平衡”甚至将成为一种国防需求。

以下，我们整理了业界对2021年的几个有代表性的预测：

勒索软件“勇猛精进”

根据Cybersecurity Adventure的预测，到2021年，企业将每11秒遭受一次勒索软件攻击，而2019年为每14秒。这将使勒索软件成为增长最快的网络犯罪类型。全球勒索软件破坏成本预计将达到200亿美元，高于2015年的3.25亿美元。到2021年，每年所有加密货币交易中的70%以上将用于非法活动(目前的比例范围是包括5种主要加密货币的20%以及比特币的近50%。)

2020年是勒索软件集体爆发的一年，复杂化、产业化(RaaS)、定制化(针对性)、勒索手段的多样化组合和赎金价格的不断飙升是2020年勒索软件已经呈现出的主要发展趋势。进入2021年，勒索软件几乎肯定会成为攻击组合的重要组成部分，更多的勒索软件团伙将在加密数据之窃取数据，来继续“增加价值”，这种组合勒索方法在医疗行业将引发更为严重的问题，例如攻击者可以利用被盗的患者记录来勒索患者。
 

输入：输入，h_0

• 形状的输入(seq_len，batch，input_size)：包含输入序列特征的张量。
• h_0的形状(num_layers * num_directions，batch，hidden_size)：张量，包含批次中每个元素的初始隐藏状态。

RNN的输入应该是形状为1 x 3 x 1的输入数组。该序列包含三个时间步长，分别是数据集的第一批10、20和30。从每个批次中，大小为1的输入将作为该序列的三个时间步长被馈送到网络三遍。

隐藏状态h_0是我们的第一个隐藏数组，我们将其与形状为1 x 1 x 2的第一时间步输入一起馈入网络。

输出：输出，h_n

• 形状的输出(seq_len，batch，num_directions * hidden_size)：张量，包含每个t的RNN的最后一层的输出特征(h_t)。
• h_n的形状(num_layers * num_directions，batch，hidden_size)：张量包含t = seq_len的隐藏状态。

输出包含形状为1 x 3 x 2的每个时间步长由神经网络计算的所有隐藏状态，h_n是最后一个时间步长的隐藏状态。这对于保持有用很有用，因为如果我们选择使用堆叠式递归网络，则这将是隐藏状态，该状态将在第一时间步进给，形状为1 x 1 x 2。

所有这些数组都在上面的示例中表示，并且可以在RNN图中看到。需要注意的另一件事是，使用递归网络和"时间序列预测"的特定示例，将num_directions设置为2将意味着预测未来和过去。此处将不考虑这种类型的配置。

我将在实现RNN以及如何对其进行培训的过程中留下一段代码。我还将将其留给您使用，以根据需要与所需的数据集一起使用。在使用网络之前，请不要忘记规范化数据并创建数据集和数据加载器。

总结思想

为了以一个简短的总结来结束这个故事，我们首先看到了通常使用递归网络解决的两种类型的问题，即时间序列预测和自然语言处理。

后来，我们看到了一些典型配置的示例，以及一个实际示例，其目的是使用多对一配置预测未来的一步。

在前向传递中，我们了解了输入和隐藏状态如何与递归层的权重和偏差交互作用，以及如何使用隐藏状态中包含的信息来预测下一个时间步长值。

反向传递只是链规则的应用，从损失梯度相对于预测的关系到相对于我们要优化的参数的变化。

最后，我们浏览了有关RNN的PyTorch文档的一部分，并讨论了用于构建基本循环网络的最重要部分。

感谢您的阅读!也许您从这个冗长的故事中得到了一些启示。我写它们是为了帮助我理解新概念，并希望也能帮助其他人。

（编辑：长春站长网）

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