1.  前言

  人工智能（即Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI）是計(jì)算機(jī)科學(xué)研究領(lǐng)域的重要方向，其起源直接可以追溯至現(xiàn)代計(jì)算機(jī)未正式誕生之前，但其真正具有廣泛實(shí)用價(jià)值應(yīng)看作為21世紀(jì)的初葉，可以預(yù)見(jiàn)在未來(lái)的若干年中，隨著計(jì)算機(jī)硬件工藝極大的提高、網(wǎng)絡(luò)帶寬迅速增長(zhǎng)，筆者認(rèn)為人工智能應(yīng)在計(jì)算機(jī)科學(xué)的若干細(xì)分領(lǐng)域中占有最為重要的作用，它也會(huì)極為廣泛地被其它學(xué)科所應(yīng)用，可以認(rèn)為21世紀(jì)實(shí)際就是“泛人工智能”的時(shí)代。

創(chuàng)新互聯(lián)建站基于分布式IDC數(shù)據(jù)中心構(gòu)建的平臺(tái)為眾多戶提供成都棕樹(shù)機(jī)房 四川大帶寬租用 成都機(jī)柜租用 成都服務(wù)器租用。

  與人工智能相較，計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中的信息安全分支起源較遲，應(yīng)該可以認(rèn)為是上世紀(jì)80年×××始興起，90年代至今都在不斷發(fā)展的一門(mén)多交叉、邊緣性學(xué)科；其從最初的、比較單一的殺毒軟件開(kāi)始（與數(shù)據(jù)加密一起可以認(rèn)為是當(dāng)代信息安全產(chǎn)業(yè)的濫觴，當(dāng)然數(shù)據(jù)加解密實(shí)際上是信息安全最初的需要，但殺毒軟件最為人們所熟知），其后又發(fā)展了防火墻、***檢測(cè)系統(tǒng)，它們與殺毒軟件一起被稱(chēng)作信息安全產(chǎn)品的“老三樣”或者被稱(chēng)為“三架馬車(chē)”；隨著信息安全地不斷發(fā)展、嚴(yán)峻的信息安全形式以及客戶的要求，單一的安全產(chǎn)品已然無(wú)法滿足現(xiàn)實(shí)情況，筆者將信息安全的發(fā)展劃分為如下幾個(gè)階段：

  第一階段：?jiǎn)我话踩a(chǎn)品階段，即各種信息安全產(chǎn)品各自為站，每種安全產(chǎn)品各管一塊，其形態(tài)也基本上為網(wǎng)關(guān)型、主機(jī)型等；

  第二階段：綜合安全產(chǎn)品階段（含解決方案），此類(lèi)產(chǎn)品提供了單一安全產(chǎn)品所無(wú)法具備的一些功能，比如UTM類(lèi)產(chǎn)品（統(tǒng)一威脅網(wǎng)關(guān)）、安全管理中心等，此類(lèi)產(chǎn)品可能包含若干種功能，而且它們應(yīng)能將相關(guān)信息進(jìn)行相關(guān)關(guān)聯(lián)，在一定范圍內(nèi)和一定深度內(nèi)進(jìn)行一般性的挖掘，從而達(dá)到單一產(chǎn)品所無(wú)法完成的任務(wù)，但其能力應(yīng)該也僅僅是在“一定”之內(nèi)；

  第三階段：此階段目前似乎沒(méi)有太多定論，一般而言可能是指所謂的大數(shù)據(jù)安全、云安全，但個(gè)人認(rèn)為無(wú)論是大數(shù)據(jù)還是云安全都沒(méi)法準(zhǔn)確刻畫(huà)、描述和解決我們當(dāng)前面臨的各類(lèi)復(fù)雜的安全問(wèn)題，例如零日漏洞、社會(huì)工學(xué)（一般可指釣魚(yú)，無(wú)論是短信方式還是郵件方式等）、海量的惡意軟件變種等等，不一而足，所以此階段應(yīng)該被稱(chēng)為“人工智能安全產(chǎn)品”時(shí)代。因?yàn)槊鎸?duì)當(dāng)前如此復(fù)雜的信息安全形勢(shì)、如此巨大的數(shù)據(jù)信息、如此“狡詐”的網(wǎng)絡(luò)犯罪手段，僅僅依賴(lài)各類(lèi)傳統(tǒng)方法（包括一般的關(guān)聯(lián)手段等）是無(wú)法解決的。

  當(dāng)然，人工智能也是無(wú)法解決所有信息安全問(wèn)題，部分的問(wèn)題還是需要一些管理手段，但竊以為以往提出的在信息安全領(lǐng)域中的“三分技術(shù)，七分管理”是值得商榷的，個(gè)人堅(jiān)持“七分技術(shù)，三分管理”，因?yàn)闊o(wú)論何時(shí)、何種場(chǎng)合，“科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力”，如果技術(shù)手段都無(wú)解決，那么管理手段能解決的范圍和程度也是相當(dāng)有限的；應(yīng)該強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)是，正確的、適度的、合理的管理手段是必不可少的，否則其結(jié)果不是增加安全運(yùn)維人員的負(fù)荷就是得到錯(cuò)誤的結(jié)論。

2.  人工智能和信息安全產(chǎn)品的關(guān)系

  其實(shí)，通過(guò)對(duì)過(guò)往安全產(chǎn)品的回溯，我們可以認(rèn)為人工智能應(yīng)早就***到各種類(lèi)型產(chǎn)品的“血液”之中，其程度或淺或深，其效果或顯著或不甚明顯。其中較為著名的如反垃圾郵件開(kāi)源系統(tǒng)——Spam Assassin，在其中使用了一些諸如樸素貝葉斯的方法，它對(duì)可能今后未知的垃圾郵件進(jìn)行打分和分類(lèi)，這個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目目前仍被較好地維護(hù)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，現(xiàn)在看來(lái)其效果還是不錯(cuò)的（不過(guò)它使用的是Python進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別，速度略慢，但在一般情況下處理郵件還是綽綽有余了）。

  通過(guò)上節(jié)的例子，我們可以看出人工智能在信息安全上已經(jīng)有了不錯(cuò)的應(yīng)用，那么其還能解決哪些問(wèn)題？

  人工智能其實(shí)也包含若干個(gè)不同的用途，筆者以為包括：

1.       分類(lèi)：如在上例中對(duì)于垃圾郵件、釣魚(yú)郵件/短信的分類(lèi)，即區(qū)分安全和不安全問(wèn)題；各種分類(lèi)模型或算法是人工智能技術(shù)應(yīng)用于信息安全領(lǐng)域的最為重要的手段或方法；

2.       聚類(lèi)：目前還沒(méi)有看到在安全產(chǎn)品中有被廣泛地應(yīng)用；

3.       回歸分析和預(yù)測(cè)：這個(gè)已經(jīng)被廣泛地運(yùn)用于一些網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型的信息安全產(chǎn)品；

4.       規(guī)則挖掘：在信息安全領(lǐng)域，這種方法似乎沒(méi)有被大范圍使用，難道用不到？

5.       距離分析（其實(shí)聚類(lèi)分析也是一種比較典型的距離分析）：此類(lèi)方法在一些網(wǎng)絡(luò)流量類(lèi)產(chǎn)品中有比較好的應(yīng)用，但安全也和網(wǎng)絡(luò)是密不可分的；

6.       假設(shè)檢驗(yàn)：可以對(duì)一些對(duì)象的行為進(jìn)行分類(lèi)并建立基線，使用假設(shè)檢驗(yàn)的方法來(lái)預(yù)測(cè)。

綜上所述，網(wǎng)絡(luò)安全與人工智能，特別是“機(jī)器學(xué)習(xí)”具有密不可分的關(guān)系，其中分類(lèi)是最為重要的手段；只有通過(guò)對(duì)于不同數(shù)據(jù)的分類(lèi)，方可識(shí)別惡意行為和正常行為，才能比較有效地處理安全問(wèn)題，其它方法也是比較常用的手段，它們共同組成安全產(chǎn)品的“智腦”。

  當(dāng)然，不是安全產(chǎn)品僅僅具備人工智能這一項(xiàng)裝備就萬(wàn)事大吉了，還是要結(jié)合一些傳統(tǒng)的，諸如特征（如MD5等）、一般性策略、名譽(yù)技術(shù)（其實(shí)也就是各類(lèi)黑白名單庫(kù)）等方能充分發(fā)揮其效能。另外，信息的收集、處理（各類(lèi)信息的元數(shù)據(jù)抽取）、識(shí)別（如對(duì)于網(wǎng)絡(luò)包的深度識(shí)別技術(shù)）、基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)等也是必不可少的（因?yàn)?，各?lèi)人工智能算法并不是處理大數(shù)據(jù)的），這些步驟方是大數(shù)據(jù)安全的“前奏”。

  那么，在一些信息安全產(chǎn)品中，最需要通過(guò)人工智能技術(shù)解決哪些問(wèn)題？答案應(yīng)是對(duì)各類(lèi)未知威脅的檢測(cè)?？梢韵胂螅绻豢畎踩a(chǎn)品總是需要或僅僅依賴(lài)各類(lèi)特征來(lái)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，那么其時(shí)效性、有效性均會(huì)存在巨大隱患，在某種程度而言，它其實(shí)就是大的“黑洞”。另外，需要說(shuō)明一點(diǎn)的是，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)特征是需要升級(jí)的，這個(gè)只靠單個(gè)結(jié)點(diǎn)可能是無(wú)法勝任的。

3.  具備“智腦”的信息安全產(chǎn)品

  既然人工智能與信息安全產(chǎn)品有如此深刻的關(guān)系，那么我們需要梳理下當(dāng)前信息安全信息形式下在哪些方面應(yīng)應(yīng)用哪些相關(guān)技術(shù)（包括已經(jīng)使用的和可能在未來(lái)需要使用的）：

1.       關(guān)于動(dòng)態(tài)域名的識(shí)別：由于目前***已在各類(lèi)惡意軟件中占有統(tǒng)治力的地位（純粹只具備破壞性的病毒，由于利益問(wèn)題，占比基本很?。?，而且***主要的行為就是利用遠(yuǎn)程控制方法來(lái)進(jìn)行操控、***、重要信息的獲取和偷竊，多數(shù)***會(huì)使用動(dòng)態(tài)域名的方法與遠(yuǎn)程服務(wù)器進(jìn)行交互以逃避靜態(tài)名單的檢測(cè)及阻斷，故對(duì)于動(dòng)態(tài)域名的識(shí)別是防止***的重要一環(huán)，這只能通過(guò)人工智能的方法并配合靜態(tài)名單來(lái)滿足要求；

2.       釣魚(yú)行為的識(shí)別：在當(dāng)前階段，利用社會(huì)工學(xué)的手段，使用短信（普通短信及彩信）、郵件等途徑誘騙用戶點(diǎn)擊、下載惡意軟件已經(jīng)成為社會(huì)信息安全的毒瘤，而這些釣魚(yú)手段防不甚防，如文字具有非常的誘惑力且文字間插入很多特殊字符以迷惑識(shí)別軟件、圖像中隱藏惡意鏈接等等，隱蔽性很強(qiáng)，一般受害者根本無(wú)法辨識(shí)，故在很多場(chǎng)合亟需具備一定智能的軟件去不斷學(xué)習(xí)和識(shí)別這些問(wèn)題；

3.       不斷演進(jìn)的惡意軟件形態(tài)識(shí)別：目前，由于惡意軟件的偽裝方法十分隱蔽，如加殼甚至是私有殼、分段組裝、延遲執(zhí)行、反沙箱或反虛擬化等等，雖然利用沙箱可以檢測(cè)出部分行為，但存在兩個(gè)問(wèn)題：其一是沙箱的能力十分有限，而且可能產(chǎn)生比一些誤報(bào)，在很多場(chǎng)合下還需進(jìn)行人工分析；其二是沙箱的性能十分有限，運(yùn)行一個(gè)樣本，在一般情況下可能需要若干分鐘，如果將同一個(gè)樣本放置在不同種類(lèi)的沙箱中，那么消耗的資源和時(shí)間都是十分驚人的，故需要更好的靜態(tài)識(shí)別方法（不僅僅是特征碼），以減少沙箱運(yùn)行的次數(shù)；

4.       對(duì)于異常流量的識(shí)別：如果企業(yè)對(duì)于自身的網(wǎng)絡(luò)連接行為約束得較好（不過(guò)這也不排除某些合法站點(diǎn)被掛馬），那么可能對(duì)于這個(gè)方面的防護(hù)要求并不是太高（但也未必不會(huì)產(chǎn)生問(wèn)題），但是從安全性的角度而言，非法的外聯(lián)、內(nèi)聯(lián)永遠(yuǎn)也是企業(yè)安全的大問(wèn)題來(lái)源，這個(gè)也無(wú)法杜絕使用“擺渡”方式來(lái)偷竊企業(yè)敏感信息的手段，故對(duì)于不斷增長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)連接行為的檢視和審計(jì)就成為可能“阻斷”企業(yè)信息泄密的最后方法，但如何有效刻畫(huà)網(wǎng)絡(luò)連接、通訊的各類(lèi)特征、內(nèi)網(wǎng)各個(gè)結(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)行為、用戶網(wǎng)絡(luò)行為就成為非常重要的一環(huán)，但這里仍需要使用一些人工智能及統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法。

  以上闡述的幾個(gè)方面可能不過(guò)是信息安全產(chǎn)品所需要解決的眾多問(wèn)題中的幾個(gè)重要方面，但具體而言，特別是在目前大數(shù)據(jù)、云計(jì)算環(huán)境下，一個(gè)具備“智腦”的信息安全產(chǎn)品應(yīng)具有如下幾項(xiàng)特點(diǎn)：

第一，至少具備分布式的產(chǎn)品架構(gòu)，能多個(gè)抓取點(diǎn)所獲取的不同種類(lèi)的數(shù)據(jù)有分析、特征提取的能力；

第二，具備一定能力以提供對(duì)數(shù)據(jù)建模的功能，當(dāng)然，提供建模的方法或接口最好有用戶自定義模塊；

第三，也是最重要的一環(huán)是，應(yīng)提供較為豐富的人工智能應(yīng)用，比如集成如樸素貝葉斯方法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、Hopfield/BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、波爾茲曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度置信神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、n-gram方法（參見(jiàn)文獻(xiàn)[4]）、遺傳算法、模擬退火、支持向量機(jī)（Support Vector Machine，簡(jiǎn)稱(chēng)SVM）、k-means、LDA、Apriori等等，為此應(yīng)還需要集成各類(lèi)向量/矩陣運(yùn)算（能支持上百個(gè)維度）、空間距離運(yùn)算（如歐氏距離、馬氏距離等）、統(tǒng)計(jì)數(shù)字特征分析、假設(shè)檢驗(yàn)分析等，方可在面對(duì)處理不同問(wèn)題時(shí)“游刃有余”。比較好的一點(diǎn)是，很多開(kāi)源庫(kù)已經(jīng)提供了這些功能，如R、Octave、libsvm等，一般所要做的工作不過(guò)是恰當(dāng)?shù)爻槿√卣骱秃线m地模型建立。

  總之，對(duì)于一個(gè)不具備“智腦”的信息安全產(chǎn)品而僅僅依賴(lài)靜態(tài)特征運(yùn)作，其在識(shí)別、防御“未知威脅”上肯定會(huì)存在這樣或那樣的問(wèn)題，也無(wú)法應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的信息安全問(wèn)題。

4.  未來(lái)的展望

  通過(guò)上面的論述，可以看出當(dāng)前信息安全類(lèi)產(chǎn)品（無(wú)論是防御類(lèi)還是主動(dòng)發(fā)現(xiàn)類(lèi)）所使用的人工智能技術(shù)主要是基于一般機(jī)器學(xué)習(xí)方法的，而且此類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)方法還是比較集中在所謂“有師類(lèi)（即有監(jiān)督）”學(xué)習(xí)，而隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和演進(jìn)，信息安全類(lèi)產(chǎn)品應(yīng)及時(shí)將新的人工智能技術(shù)和手段不斷集中進(jìn)來(lái)，更多地使用“無(wú)師類(lèi)（即無(wú)監(jiān)督）”的學(xué)習(xí)方法方可應(yīng)對(duì)不斷惡化的信息安全形勢(shì)，即更大地提高產(chǎn)品的智能化水平，從而在應(yīng)對(duì)各類(lèi)問(wèn)題的時(shí)效性和有效性上更進(jìn)一步。

  俗話說(shuō)：“道高一尺，魔高一丈”，信息安全（無(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)安全、內(nèi)網(wǎng)安全還是其它方面的安全）永遠(yuǎn)是一場(chǎng)“沒(méi)有硝煙的戰(zhàn)爭(zhēng)”，***兩端的理論、實(shí)踐（包括各種技術(shù)、手段、方法等）也不斷在發(fā)展，可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)的信息安全戰(zhàn)爭(zhēng)就是：“人工智能對(duì)抗人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)，甚至是機(jī)器人對(duì)抗機(jī)器人！?！?/p>

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當(dāng)前題目：信息安全與人工智能-創(chuàng)新互聯(lián)
新聞來(lái)源：http://jinyejixie.com/article6/dpshig.html

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