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网络安全的四层智能化革命

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注意不被迷惑!一是邪教徒魔民魔女邪说邪淫唱骗教唆人们是“明白人”;二是有害四人帮也妄称是“明白人”教唆;三是附佛外道也自称邪说“是“明白人”教唆;四是更何况黄赌毒明星邪教徒歌星教唆等!千万不上当被邪骗!永记邪教徒特征是吹拉弹唱骗教唆,总之无邪教徒意识之人总被教唆!一旦有反邪教邪说邪唱意识的人自然不会被教唆!(以土石木草教唆往往 助长滋生邪教乃至有害四人帮

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交通安全教育 遵纪守法 安全守纪 安全距离出行

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在刚刚落幕的第20届Blackhat大会上,“机器学习”被反复提及,人工智能在网络安全各个领域得到广泛探索和应用尝试。人工智能在网络安全领域已经从早期的概念炒作,向方案落地转变。


当人工智能遇上网络安全,在纷繁复杂的技术与应用方案背后,可以归纳成执行层、感知层、任务层和战略层四大层面的智能化,不仅帮助解决现有的一些安全难题,未来的发展也非常有想象空间。


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网络安全新战场需要AI填补人才紧缺


目前网络安全已经进入了一个崭新的时代,面向各种新战场,需要新的架构、新的方法、新的编程语言来支撑我们应对越来越艰巨的战斗。新战场以黑产对抗、反勒索软件、反Insider-based APT、物联网/车联网这些新方向为代表。比如很多摄像头、智能门锁、儿童手表,都是成批次的被攻破,车联网与智能车的安全问题也引起业界的严重关注和顾虑。


众所周知,在移动互联网时代,安卓的碎片化生态几乎已经失控了。不少手机厂商对某些低版本的手机系统都不再进行升级,尽管还有很多用户在用,这就带来了严重的安全隐患,恶意代码可以轻易通过攻击几年前的安卓漏洞来获利。进入物联网时代,这种情况会更加严重。很多硬件厂商在开发产品的时候完全没有考虑引入专业安全服务,最终面临严峻的安全漏洞时却难以应对。


 一方面是新的攻击不断涌现,另一方面防守方却显得捉襟见肘了。安全的核心是对抗,而对抗是多维度的、持续的。为了进行有威慑力的对抗,最大的挑战还是缺少高素质安全专业人才。在这种情况下,我们只能靠AI,也就是靠人工智能来填补人才空缺。


对于人工智能的看法业界出现两极分化:一种观点认为AI可以帮人类完成一切工作,另一种认为AI会毁灭人类。事实上没有绝对的黑白,AI的作用也远远没有这么极端。AI能做什么?吴恩达教授给出了很好的解释:一方面,正常人类1秒内能做出的判断,AI也能做的很好。比如无人驾驶时代已经悄然来临,人脸识别、语音识别,现在机器也能够做到很高的准确率。另一方面,通过大量已经发生过的具体重复事件,AI能很好的预测即将发生的事情。




当AI遇到网络安全


网络安全是一个非常复杂的体系,可以分为执行层、感知层、任务层和战略层。现在AI已经可以在执行层和感知层有不错的应用,同时在任务层和战略层已经开始摸索,但还处于比较初期的阶段。


  • 执行层:显著提高安全运维效率


在执行层,AI可以显著提升安全工具的规则运维效率。规则体系的触角在整个安全网络体系里面的延伸非常广泛,包括像杀毒、WAF、反SPAM、反欺诈等。这些领域在传统模式中需要大量的人力来维护,比如像反欺诈系统里面可能有上千条规则,这些规则之间存在着很多的冲突,某些规则组合甚至超出了人的理解能力,人在维护这些规则的时候也常常会出现问题。


而依靠AI,就可以很好的解决这些情况,机器学习已经展示出非常强大的价值。它可以自动生成规则,不用依靠庞大的人力资源来维护。而且安全事件通常是大量发生的,所以AI能够比较好的识别判断下一次事件。


AI是如何做到的呢?机器学习能自动生成规则,但是其中的学习深度还是有一定的区分。“浅学习”以SVM、Random Forrest、GBDT等算法为代表,它还需要很多的人工特征工程来准备特征向量,然后由算法自动完成分类识别。在风控领域,运用最广泛的是GBDT(很多比赛的冠军都是用GBDT),但是当特征维度上升到数千维后,深度学习的优势就开始慢慢展现出来。深度学习和“浅学习”存在一个很大的区别,就是深度学习对特征工程的依赖减弱很多,它能比较好的自动提取特征,可以生成深度学习模型,比如CNN(卷积神经网络)和RNN(循环神经网络)技术等。


举例而言,AI在移动杀毒引擎的应用效果明显。众所周知,现在病毒种类的变形越来越多,大多数黑产都会进行不同的尝试。如果用人工来构建那些恶意代码的识别特征,就需要构建一套非常庞大的体系,不仅慢而且难以维护。某知名厂商利用深度学习技术在这方面取得了非常出色的成果,在历次AV Test测试中长期保持第一。


另一个例子是AI在网页安全中的应用,效果也非常显著。目前网页安全的威胁主要包括三类:第一种欺诈类网站,包括虚假高校、虚假药品、假冒贷款、仿冒火车票、虚假金融证券、仿冒飞机票、虚假中奖、仿冒登录、虚假招聘等;第二类是存在风险的网站,主要包括网页挂马、恶意代码、隐私窃取、恶意跳转、僵尸网络通信、木马下载主机等;第三类是违法网站,包括色情和博彩等。


  • 感知层:生物特征识别与对抗的兴起


在感知层,当下最重要的应用就是生物特征认证。人脸认证是目前AI在安全领域最成功的一个应用。整个认证流程看起来简单,其实里面的技术相当复杂:


首先需要在各种环境下准确追踪人脸,如果有偏差能够给予及时有效的提示;其次要在最小用户打扰的情况下完成可靠的活体识别,而不被虚假照片或化妆欺骗,能高速完成可信人脸数据对比。第三,设备和应用的安全状态也需要可靠的保障,一旦发现恶意攻击可以即时进行取证。最后,还必须要在云端对用户隐私信息有着严格的保护。因此,要实现顺滑的人脸认证体验,必须要有AI技术和系统化安全技术做全面支撑。


为什么要在安全过程中用AI感知来做人脸识别?因为银行或者运营商对于客户的实名认证环节,传统上是要靠人来完成的。但是人其实是在整个安全过程中最容易被攻破的一环,攻击者可以找到很多理由,比如最近胖了/瘦了/病了等来蒙混过关。如果是AI来做这件事,反而铁面无私,能够把这个体系构建的更加标准化,并随着技术的进步不断完善。


  • 任务层和战略层:尚处在初级探索阶段


将AI应用于网络安全任务层和战略层,在某些国际大赛上已经开始尝试,但目前还只是封闭空间的自动对抗。其中最著名的就是CGC 大赛,比赛让7个顶级团队构建自动化系统,对有缺陷的服务程序做自动加固,然后相互攻击,不仅要抵抗外来攻击,同时还要反击对手。但是,这个还不能说是人工智能,因为所有的逻辑都是人预先设定好的。也就是说,目前仍然停留在自动化阶段,还在向AI方向摸索。


在安全的任务层和战略层要真正达到人工智能的高级阶段,首先要解决人工智能对开放空间的认知问题,包括世界认知、人性弱点、创造力、跨维打击等方面,其实还有很长一段距离。不过最近在相对封闭的任务空间中的人工智能探索研究,已经取得了很好的进展,相信在不远的将来会有一些颠覆性的应用产生。




总结


人工智能在网络安全领域的应用,执行层上面已经实用化,可以显著的提升规则化安全工作的效率,弥补专业人员人手的不足。


在感知层面,可以把原本依赖于人(不可靠)的安全体系标准化,现在已经开始实现大规模的推广,包括人脸识别和图象识别等也等。AI在任务层上的摸索刚刚开始,在某些封闭任务领域已经展现出很好的潜力。


    在战略层,由于开放空间的特性,AI的路还比较遥远,所以大家还不用担心“天啊,人类要毁灭了”这样的问题。同时,随着人工智能在安全领域的应用,围绕着人工智能技术本身的攻防对抗也成为学术界的研究热点,相信其中的研究成果很快也会在安全实践中得到应用。


来源:安全牛


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