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          行業報告
          人工智能安全運營的技術發展趨勢
          未來機器城 | 來源:未來機器城 瀏覽次數:873 發布時間:2021年5月17日
          摘要:

          人工智能安全運營(AISecOps)技術能力的構建不是簡單復制其他業務經驗就能一蹴而就。人工智能技術應用場景雖然鋪得非常廣,但是應用深度卻明顯不足。

            人工智能安全運營(AISecOps)技術能力的構建不是簡單復制其他業務經驗就能一蹴而就。人工智能技術應用場景雖然鋪得非常廣,但是應用深度卻明顯不足。智能語音服務、圖像識別這類服務是典型的智能化場景,卻也只是較為低層次(感知層面)的應用。在任何自動化過程中需要關鍵任務決策的甚至生命攸關的技術場景,如軍事、金融、醫療、自動駕駛、法律判決等,當前的人工智能技術仍難以有效勝任,只能應對場景中的部分問題,距離高度的任務自動化相去甚遠。網絡安全運營正是此類場景之一。當前智能化技術本身的不成熟難以贏得人們的信任,成為限制其在許多場景下深入應用的關鍵問題。

            構建可信任安全智能技術體系

            打造更加可信任的人工智能,彌補人在處理海量數據過程中的先天不足,打造可信的智能“戰友”,是人類的終極追求。人工智能技術在網絡安全中的應用,一方面可以“直接拿來”,應用到網絡安全數據分析的非核心場景和流程上,輔助安全工作,如使用自然語言處理技術分析威脅情報,構建專家系統的對話機器人,使用成熟的圖像處理技術檢測惡意圖片、視頻等;另一方 面,需要“優化打造 ”,構建針對威脅檢測、評估、關聯、響應等階段的核心安全智能。

            從構建技術信任的角度,以提升關鍵安全能力自動化水平為目標,可信任的安全智能體須滿足以下核心技術要素的要求:能夠適應高度動態網絡環境和攻擊場景的性能,透明、可解釋、魯棒安全的模型算法,合法、合規、可審計且滿足社會道德約束的執行過程和結果。以上多個技術要素互為補充又相互依賴,因此在設計之初就要充分考慮。

            正如大家都更傾向于選擇能力強、善于溝通、抗壓能力強、高尚守法的人做戰友,具備以上技術要素的機器智能更能夠獲取人的信任,并勝任高級別的安全運營自動化任務。此外,在可信任安全智能體系的探索過程中,需要充分融合可解釋人工智能(Explainable Artificial Intelligence,XAI)、圖挖掘與分析、智能決策系統、風險評估、人機交互等多學科、多領域的智能化技術能力,為安全運營的感知、認知、決策和行動多階段的任務賦能。

            構建AISecOps技術生態

            網絡安全關系到國計民生,國際形勢在快速演變,潛在攻擊組織可能通過任何一個脆弱點打破網絡安全防線。因此,安全運營看似是企業、組織的自家事,實際上是關系到國家安全的關鍵環節。從近年來國家級網絡威脅情報體系的建設、城市級安 全運營中心雨后春筍般的落地,可窺見網絡安全運營建設需要國家高度的戰略眼光。隨著安全運營體系的擴展,所需防護資產從個人、企業、組織的私有資產,逐漸擴大到地區級、國家級關鍵技術設施及數據資產。

            技術的發展需要技術生態的構建,以提供持續的、全方位的資源支撐。AISecOps技術的發展也不例外,F階段,安全廠商林立,安全技術方案層出不窮,然而在數據、技術、平臺等多層上缺乏規范性約束,在技術交流上缺乏共識語言,在共享合作上缺乏監管機制,多個方面統一生態的缺失造成了技術發展的減速。因此,無論從現實需求還是從技術發展的關鍵途徑來看,AISecOps智能安全運營技術生態體系的建立已是迫在眉睫。

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