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人工智能可以解決網(wǎng)絡(luò)安全危機嗎
人工智能已經(jīng)成為打擊網(wǎng)絡(luò)詐騙、流氓黑客以及侵略性民族國家的重要武器，但它并不是神奇的魔術(shù)。下面是YJBYS小編整理的人工智能解決網(wǎng)絡(luò)安全危機相關(guān)知識，希望對你有幫助!
你不需要等到成為WannaCry勒索軟件的受害者或者擔(dān)心對總統(tǒng)選舉的攻擊，就能了解到，網(wǎng)絡(luò)安全是我們這個時代最迫切的技術(shù)問題，可能很快成為最大的問題。這種威脅持續(xù)不斷：
· 在所有互聯(lián)網(wǎng)流量中，三分之一的流量是軟件程序生成的惡意數(shù)據(jù)包
· 每4.2秒生成新的惡意軟件
· 去年，Ransomware攻擊增加了36%，為網(wǎng)絡(luò)罪犯產(chǎn)生超過10億美元的收入
抵御攻擊是安全專業(yè)人員幾乎無法避免的工作，但對于每秒可解析數(shù)千個日志并可識別人類看不到的潛在威脅的機器來說，這是完美的工作。這就是為什么人工智能(AI)成為打擊網(wǎng)絡(luò)詐騙、流氓黑客的重要武器的原因。
但專家也警告稱，AI并不是神奇的魔術(shù)。機器學(xué)習(xí)(ML)系統(tǒng)的優(yōu)勢取決于用于訓(xùn)練它們的數(shù)據(jù)好壞。AI在很多情況下會比人類產(chǎn)生更多誤報，并且，攻擊者本身也會選擇利用抵御攻擊的技術(shù)。如果壞人利用AI來對付我們呢?of Cyber Crime Study & the
對速度的需要
專注于AI初創(chuàng)公司的風(fēng)投公司Glasswing Ventures創(chuàng)始人兼管理合伙人Rick Grinnell表示，正如算法取代人類進(jìn)行自動化股票交易一樣，AI將需要與不斷變形的惡意軟件和攻擊向量保持同步。
“即使最好的人類大腦最終也無法跟上這種變化攻擊策略的步伐，”他表示，“即使可以這樣，也無法推送新防御補丁或更新到每個端點、設(shè)備或網(wǎng)絡(luò)，以及時阻止或停止攻擊�？焖夙憫�(yīng)基于AI的解決方案需要部署在網(wǎng)絡(luò)多個點，公共和私有網(wǎng)絡(luò)各個層的終端。”
最惡劣的攻擊之一是高級持續(xù)威脅(APT)，在這種攻擊中，攻擊者靜悄悄潛伏在目標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)中以觀察用戶行為并完善其攻擊。這也是俄羅斯安全部隊攻擊美國民主黨全國委員會服務(wù)器采用的做法�；贏I威脅檢測和響應(yīng)系統(tǒng)制造商Vectra Networks公司首席技術(shù)官Oliver Tavakoli表示，在這里AI也可發(fā)揮作用。
“在攻擊者入侵以及能夠觀察日常流量之前，AI可提供機會讓防御者可搶先一步，”他表示，“這樣的話，攻擊者很難對目標(biāo)環(huán)境有深入了解，而無法實現(xiàn)更多肆意攻擊。”
事實上，如果沒有內(nèi)置AI—通常通過機器學(xué)習(xí)算法解析數(shù)十億個數(shù)據(jù)點尋找異常行為或者攻擊跡象，我們很難找到重要網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，路由器、傳感器、防火墻、入侵檢測設(shè)備、服務(wù)器等。
“機器學(xué)習(xí)和AI越來越多內(nèi)置到產(chǎn)品中，”研究和咨詢公司ESG Global高級首席分析師Jon Oltisk稱，“即使你不沒想過使用AI加強安全性，你可能已經(jīng)在使用它，只是你不知道而已。”移動安全公司Zimperium使用機器學(xué)習(xí)來以人類無法完成的方式重新定義其威脅模型。
該公司首席產(chǎn)品官John Michelsen稱：“我們培訓(xùn)實驗室使用近200億數(shù)據(jù)點，你不可能讓一個團(tuán)隊對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，并告訴你是否發(fā)現(xiàn)某些威脅。人類不可能完成這種工作，這需要整個亞馬遜集群來完成計算，幾十臺機器運行很多小時。”
人工智能的局限性
安全公司Bromium首席技術(shù)官Simon Crosby稱，AI并不是靈丹妙藥。
.AI并不一定能比傳統(tǒng)防病毒軟件更好地檢測惡意軟件，因為AI系統(tǒng)無法查看一段代碼，并判斷它是好是壞。
基于機器學(xué)習(xí)的檢測算法在很大程度取決于它們獲取的數(shù)據(jù)集，它們是黑匣子解決方案，人類通常無法理解機器如何作出決策。
“通過人類專家訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)引擎似乎是一個好主意，但這是基于攻擊者不會改變其行為的假設(shè)，而自我學(xué)習(xí)類別通常是人類無法理解的步伐，”Crosby說道，“所以，當(dāng)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)發(fā)出警報時，你仍然需要努力了解這是否為誤報。”
Crosby稱最好不要將AI作為最終決策者，應(yīng)將AI作為幫助自動化繁瑣和重復(fù)任務(wù)的助手，但它不能代替人類的判斷力。
“AI能做的是查看大量數(shù)據(jù)，并找出異常行為，”他表示，“這非常有用，這些工具通常應(yīng)該幫助人類分析人員更好地完成工作，需要注意的是，只是因為AI沒有發(fā)現(xiàn)異常，并不意味著它沒有發(fā)揮作用。”
當(dāng)壞人利用AI時
網(wǎng)絡(luò)安全通常被視為貓和老鼠的游戲：每次安全專家找出抵御特定攻擊向量的策略時，壞人就會想出新的攻擊辦法。攻擊者最終不可避免地也會使用AI來讓他們的攻擊更難被檢測以及防御。
在去年8月的DEFCON安全展會中，安全公司ZeroFOX的研究人員展示了基于機器學(xué)習(xí)的僵尸機器分發(fā)惡意軟件的過程，它們會發(fā)現(xiàn)連接良好的目標(biāo)、檢查其此前的推文和主題標(biāo)簽并基于他們過去活動發(fā)送他們更可能點擊的鏈接。
該團(tuán)隊成功誘騙三分之二的收件人點擊鏈接，這可能會導(dǎo)致感染惡意軟件。ZeroFox團(tuán)隊認(rèn)為AI可生成更難以檢測和更有效的垃圾郵件。
“AI不僅可很好地愚弄人類，它也擅長愚弄其他AI，”Crosby稱，“我們?nèi)绾沃滥膫�AI更好，我們的還是他們的?”
其他研究人員警告稱，機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可學(xué)習(xí)如何模擬某人的寫作風(fēng)格來說服朋友和同事相信惡意鏈接或文件是真實的。我們可能會看到AI勒索軟件攻擊瞄準(zhǔn)多臺設(shè)備，等待足夠系統(tǒng)受感染再向受害者敲詐錢款。我們已經(jīng)看到所謂的規(guī)避性惡意軟件可根據(jù)環(huán)境而有不同表現(xiàn)。看似良性的惡意軟件，在反惡意軟件檢測后，執(zhí)行其惡意載荷。
“沒有什么能阻止壞人利用AI,”Vectra的Tavakoli稱，“他們已經(jīng)在使用機器學(xué)習(xí)來自動化很多繁瑣任務(wù)，例如查找漏洞以及可規(guī)避檢測的方法。”
現(xiàn)在這些威脅大多是在理論層面，Michelsen稱還沒有看到任何基于AI的攻擊，這可能是因為壞人使用現(xiàn)有的方法已經(jīng)很好。
“舊方法仍然有效，如果舊方法仍然奏效，攻擊者就不會尋找新方法。”
網(wǎng)絡(luò)安全=就業(yè)安全
根據(jù)在線培訓(xùn)供公司Udemy調(diào)查顯示，43%的美國工人擔(dān)心AI會讓他們失業(yè)。但據(jù)估計，到2021年，單在美國就有約20萬個信息安全工作機會，全球預(yù)計將有350萬工作機會，安全專業(yè)人員不需要擔(dān)心失業(yè)問題。
“在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，工作機會供不應(yīng)求，”ESG的Oltisk稱，“如果你是安全專業(yè)人員，那么，你應(yīng)該努力提高自己的技能，而不是擔(dān)心機器人會搶走你的工作。AI應(yīng)該是安全工作人員擁抱的事物，它可讓他們的工作變得更容易，并消除很多人的倦怠感。”
嵌入式分析解決方案制造商Logi Analytics公司客戶成功副總裁Charles Caldwell稱，鑒于技術(shù)變革的速度越來越快，我們不能說，AI絕對不會取代人類智慧，但這仍然需要我們的支持。
“AI很擅長專門制定的任務(wù)，即使是非常復(fù)雜的任務(wù)，例如象棋，”Caldwell稱，“但AI不能進(jìn)行人類所做的自由裁量權(quán)和創(chuàng)造。機器人和人類之間的巨大差異在于人類有好奇心，我們會提出非常奇怪、非直觀、甚至愚蠢的問題，我們會在沒有邏輯聯(lián)系的主題中有偶然發(fā)現(xiàn)。”
“這些優(yōu)勢技術(shù)提供的是速度和處理大量數(shù)據(jù)的能力，”他補充說，“但我不認(rèn)為單靠這些機器可以取勝，因為在網(wǎng)絡(luò)安全種宏觀，你最終面對的是人類。”
AI與安全性：領(lǐng)導(dǎo)者教訓(xùn)
· 你可能已經(jīng)在將AI用于安全性，而卻不知道，因為它逐漸整合到產(chǎn)品中。
· AI并不是靈丹妙藥，專家建議使用它來自動化繁瑣和重復(fù)的工作，而不是替代人的判斷。
· 攻擊者仍然在使用舊的方法—竊取密碼、簡單的惡意軟件、社會工程學(xué)等。AI生成的攻擊還不常見。
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