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是什么讓網絡安全變得如此“聰明” 秘密在此!
文章來源:鴻馬實業有限公司 | 添加人:管理員 | 添加時間:2020/6/17 15:13:44 | [關閉]

 

 
 
 

網絡變得如此“聰明”

 
 
 

 

  隨著智能時代的到來,我們的生活、生產越來越依賴網絡依靠智能技術驅動,與此同時我們也發現,越來越多的網絡攻擊開始影響到物理世界的安全。換言之,網絡安全已從網絡空間,延伸至國家安全、基礎設施安全、社會安全以及人身安全,從單純的‘信息安全’邁入‘大安全’時代。 那么,我們如何能在“大安全”時代,更好的保護網絡與物理世界免受網絡攻擊的危害?人工智能或許能給我們一個答案。


 

實際上,隨著人工智能的爆發式增長,各領域都在或多或少的采用某種形式的AI技術,而不僅僅是安全領域。過去幾年間,我們已在AI的機器學習與深度學習兩個重要的子集上取得了突破性的進展。它們究竟有何不同?又是否適用于安全領域?

  

 
 

機器學習與深度學習

 
 
 
 

 

  其實,機器學習這一概念源于人工智能發展之初,后來逐漸發展成為AI的重要分支,其主要通過算法解析數據、學習數據,用大量的數據進行“自我訓練”,并通過各種算法對物理世界中的事件做出預測和決策。例如我們在瀏覽電商網站時,經常會有你最近關注的商品的推薦信息。

  不過,盡管在網購時十分好用,但對安全領域來說卻仍存有缺陷。當中,最主要的缺陷就是其依賴特征提取,即需要人為規定每個問題的重要特征或屬性。也就是說,當我們想識別某些惡意軟件時,需要先手動編制與惡意軟件相關的各個特征。這對網絡安全來說,無疑會降低甚至限制我們對潛在威脅檢測的效率與準確性。不僅如此,還會漏點那些未定義的特征而無法識別威脅。

  此外,由于依賴人工錄入特征,因此不可避免地會出現遺漏等人為的失誤。正如在上面列舉的惡意軟件例子中,若安全專家在編程時遺漏了某些特征,那么將很可能造成系統的崩潰。鑒于此類問題,一些企業或學者開始研究深度神經網絡(DNN),旨在更好地保護基礎設施,并為即將發生的攻擊做好準備,而深度學習,也稱之為深度神經網絡(DNN)。

  作為機器學習的子領域,深度學習實際上是從人類大腦的工作機理中獲得的靈感。與傳統機器學習不同的是,深度學習能夠直接對原數據進行訓練而無需對其特征進行抓取,且支持任何文件類型并檢測出未知攻擊,這對網絡安全領域來說,無疑是極具吸引力的。

  對網絡安全領域而言,一直以來,以最少的人際交互實現最有效的應急響應是其所追求的目標,而深度學習恰好能夠減少人際交互,在無需人工參與的情況下,能夠實時防范新出現的惡意軟件,并保持著低誤報警率,有利于對端點、移動設備、數據及基礎架構的保護工作。與此同時,還能夠用來追溯特定的攻擊源。

  說了這么多,當下AI在網絡安全領域都能發揮哪些作用呢?

  

 
 

AI在網安領域的應用

 
 
 
 

 

  發現并阻止黑客入侵IoT設備。可以說,物聯網安全是AI技術應用最為突出的領域之一,基于AI的輕量級預測模型,可自動在低計算能力的設備上自動駐留和操作,實時發現和阻止IoT設備或網絡中的可疑行為。

  此外,隨著基于文件的網絡攻擊成為主流,使executables (.exe)、Acrobat Reader (.pdf)以及微軟Office文件成為攻擊目標,而利用AI技術則可以防止惡意軟件和文件被執行。

  提高安全運營效率。我們說,安全團隊每天都會收到大量的安全警報而引發警報疲勞,例如北美地區的企業平均每天要處理1萬條安全警報。在這種情況下,很可能就漏掉了高風險的惡意軟件。現在,通過AI技術可以幫助企業提高安全運營中心的運營效率。

  檢測惡意APP。隨著移動網絡的發展與智能手機的迅速普及,人們的上網、支付以及辦公習慣都在發生改變,逐漸由PC端向移動端發展,各類APP應運而生。據調查數字顯示,56%的iOS頂級應用和全部Android應用都曾遭到過網絡攻擊。如何精準的將海量APP自動分類?區分惡意與良性APP?現在,利用AI技術將可以幫助我們對這些應用分類。

  當然,AI在安全領域得有應用還遠不止這些,相信未來隨著技術進一步發展,將會有更多的公司投身其中,推出更成熟的網絡安全解決方案。實際上就目前而言,已有不少初創公司正在利用AI技術為用戶解決網絡安全威脅問題,海外方面,像CyberX、Deep Instinct、Phantom、Security Scorecard等等。

  目前,國內也有不少安全公司,互聯網公司著手研究如何將AI融入自身產品或解決方案當中,例如360今年剛剛推出的“安全大腦”,將大數據、人工智能、云計算、IoT智能感知、區塊鏈等新技術集于一身,因而擁有感知、學習、推理、預測、決策能力,像DDoS監測感知系統、全球輿情監控系統、綜合態勢感知系統、網絡安全檢測系統、全網威脅檢測平臺、ScanMon網絡掃描追溯系統等,都是360安全大腦的具體場景應用。不僅如此,未來其還將延伸到工業互聯網、車聯網、物聯網、城市安防等領域。

  隨著網絡襲擊事件數量的不斷攀升,傳統安全防御手段已難以招架規模龐大、攻勢越猛的新式攻擊,而利用AI技術進行威脅預測與防范,可以讓我們在應對各類網絡攻擊中,占據上風。目前,AI技術已呈現出爆發式的發展態勢,當然并不會止步于此,不僅是在安全領域,AI技術還將為更多的行業帶來革命性的變化,讓我們拭目以待。

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