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我們對AI和ML會有什么期望?

倩倩 ? 來源:新經(jīng)網(wǎng) ? 2020-07-07 10:41 ? 次閱讀

一段時間以來,人工智能AI)尤其是機器學(xué)習(xí)(ML)領(lǐng)域一直在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域引起轟動。但是,近年來,有關(guān)該技術(shù)改變游戲規(guī)則的討論已經(jīng)達到了狂熱的高度,現(xiàn)在人們開始質(zhì)疑這是否真的是業(yè)內(nèi)許多人堅持認為的靈丹妙藥,或者僅僅是已經(jīng)存在的另一種工具。廣泛的武器庫?

去年,Gartner強調(diào)將AI視為其2019年十大數(shù)據(jù)和分析技術(shù)趨勢之一,而在今年早些時候,《福布斯》將其譽為“ 網(wǎng)絡(luò)安全的未來 ”。

這樣的信念也在網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人員中迅速引起人們的關(guān)注。一個凱捷研究所研究超過850高管在IT信息安全,網(wǎng)絡(luò)安全和IT運營發(fā)現(xiàn):

近三分之二的高管認為,如果沒有人工智能,他們無法識別關(guān)鍵威脅

五分之三的組織表示AI提高了網(wǎng)絡(luò)分析師的準確性和效率

大約四分之三的組織正在測試AI用例

顯然,人工智能在強大的網(wǎng)絡(luò)安全防御中占有一席之地。但是,我們是否在夸大其潛力?

我們對AI和ML會有什么期望?

人工智能及其相關(guān)的機器學(xué)習(xí),自然語言處理和機器人過程自動化領(lǐng)域可能是現(xiàn)代行業(yè)的流行語,但在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域,它們無疑并不是新事物。

原始的垃圾郵件過濾器是最早用于此目的的機器學(xué)習(xí)的常見示例,其歷史可以追溯到2000年代初。多年來,此類工具進行的分析水平已從過濾某些單詞到掃描URL,域,附件等。

但正是AI的最新發(fā)展引起了業(yè)界的關(guān)注。并且有充分的理由。

AI取得了長足的進步,以欺詐檢測,惡意軟件檢測,入侵檢測,風(fēng)險評分和用戶/機器行為分析為前五名用例,為一系列威脅向量提供了防御。

這樣的用途比您想象的更普遍。凱捷的研究發(fā)現(xiàn),超過一半的企業(yè)已經(jīng)實施了至少五個高影響力案例。

所有這些都表明,當我們問–我們應(yīng)該相信炒作嗎?我們不懷疑AI或ML作為網(wǎng)絡(luò)安全防御工具的價值。相反,我們在質(zhì)疑將其視為銀彈是否弊大于利。畢竟,如果會議室中的討論圍繞部署AI以增強保護而展開,則存在抵制針對新威脅媒介的自滿情緒的風(fēng)險。

盡管具有所有優(yōu)點,但AI并未提供全面的解決方案。人工智能也許能夠以比人類更快的速度進行更深入的分析,但是距離成為第一道,最后也是唯一的防線還很遙遠。

重要的是,我們將AI視為協(xié)助網(wǎng)絡(luò)安全團隊工作的工具,而不是替代人工干預(yù)的方法-就像將人與機器技術(shù)一起應(yīng)用時,網(wǎng)絡(luò)防御才最強大。

麻省理工學(xué)院(MIT)最近的一項研究發(fā)現(xiàn),將人類專業(yè)知識和機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)(即所謂的“監(jiān)督機器學(xué)習(xí)”)相結(jié)合,比僅人類或機器學(xué)習(xí)要有效得多。監(jiān)督模型的性能比僅使用ML的模型好10倍。

人與機器:與AI一起工作

麻省理工學(xué)院的研究切入了AI技術(shù)如何融入網(wǎng)絡(luò)防御的核心。當發(fā)現(xiàn)和阻止一系列網(wǎng)絡(luò)攻擊時,它是一個強大的工具,但僅靠它是不夠的。

人工智能在識別常見威脅方面具有巨大潛力,但只有借助人工協(xié)助才能有效防御現(xiàn)代威脅。例如,一個ML系統(tǒng)可能能夠識別和消除惡意鏈接或附件中包含的威脅,但是它在抵御諸如商務(wù)電子郵件妥協(xié)(BEC)之類的社會工程學(xué)攻擊方面效率低得多。

盡管ML具有種種進步,但它仍然不是分析細微差別和人類行為特質(zhì)的好方法-可能會導(dǎo)致遺漏威脅以及高誤報率。

為什么這么重要?原因是當今的網(wǎng)絡(luò)威脅參與者已將其攻擊從基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)移到了人員:員工無意間仍然是企業(yè)的脆弱點,以人為本的安全方法至關(guān)重要。

正如AI和ML不應(yīng)被視為人類專業(yè)知識的替代品一樣,我們也不應(yīng)期望取代現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)。在ML之外,靜態(tài)分析,動態(tài)行為分析和協(xié)議分析等技術(shù)將繼續(xù)占有一席之地。

好的網(wǎng)絡(luò)防御必須既廣泛又廣泛。這意味著通過培訓(xùn)和教育來建立一種安全至上的文化,并以強大的防御技術(shù)以及最佳的防護來武裝您的團隊。

那么,我們應(yīng)該相信炒作嗎?至于AI是可以增強我們的網(wǎng)絡(luò)防御能力的強大工具–是的。但是,作為對所有這些疾病的唯一治愈方法呢?絕對不。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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