人工智能被應(yīng)用于各個(gè)垂直領(lǐng)域，為各個(gè)行業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了新的契機(jī)。同樣，在安全領(lǐng)域，基于人工智能自主學(xué)習(xí)以及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)分析能力，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始利用其對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)安全威脅，優(yōu)化安全防護(hù)體系。值得注意的是，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)安全，人工智能也并非是沒(méi)有瑕疵的“靈丹妙藥”。安全人員可以利用人工智能阻擋網(wǎng)絡(luò)攻擊，相反地，網(wǎng)絡(luò)罪犯也可以使用人工智能發(fā)起更復(fù)雜的攻擊。而隨著大量人工智能模型開(kāi)源，入侵的工具也愈發(fā)多樣化。
Forrester周三公布的報(bào)告指出，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)，加密和人工智能(AI)是供應(yīng)商試圖幫助企業(yè)解決網(wǎng)絡(luò)安全趨勢(shì)的*選擇。隨著越來(lái)越多的違規(guī)行為成為頭條新聞，CXO可以在市場(chǎng)上找到大量新的網(wǎng)絡(luò)安全創(chuàng)業(yè)公司和解決方案。 Forrester指出，截至2014年，600多家參展企業(yè)參加了RSA 2017年的56%，比去年同期增長(zhǎng)了56%。而這些公司中有超過(guò)300家公司自稱為數(shù)據(jù)安*方案，與一年前相比增長(zhǎng)了50%。
雖然機(jī)器學(xué)習(xí)和AI確實(shí)有安全角色，但它們不是一個(gè)*。 安全專業(yè)人員應(yīng)著重尋找解決您正在處理的問(wèn)題的供應(yīng)商，并在您的行業(yè)中擁有可參考的客戶。
1、用戶數(shù)據(jù)的泄露
我們每天都活躍在各個(gè)手機(jī)應(yīng)用中，各種隱私也早已被獲取，如果公司保存不當(dāng)被泄露，那么將會(huì)產(chǎn)生不可預(yù)見(jiàn)的危害。
2017安全極客大賽上，一位女黑客用不到一分鐘攻破共享單車的高危漏洞，通過(guò)遠(yuǎn)程篡改輸入?yún)?shù)，便可以直接訪問(wèn)、控制他人賬號(hào)，掌握該人的騎行記錄。如果用戶的、住址、社交關(guān)系以及經(jīng)常訪問(wèn)的地點(diǎn)等信息被不法之徒獲取，那么用戶的安全就毫無(wú)保障可言。好在用戶隱私信息的保護(hù)已經(jīng)得到了重視，但是個(gè)人的保護(hù)是不夠的，希望在政府層面能加大*力度，效仿國(guó)外的隱私保護(hù)相關(guān)做法，約束企業(yè)不得濫用和泄露用戶信息。
2、自學(xué)的人工智能可能好奇犯錯(cuò)
研究員們研究的是如何讓機(jī)器自主學(xué)習(xí)，Google 的 DeepMind 也做的是類似的事情，他們開(kāi)發(fā)出了能夠擊敗世界*選手的 AlphaGo。但是隨著這些機(jī)器在數(shù)小時(shí)的數(shù)據(jù)分析中自我訓(xùn)練，它們也可能會(huì)學(xué)會(huì)一些人類沒(méi)有估計(jì)到的、不希望看到的、甚至是會(huì)造成實(shí)質(zhì)性傷害的行為。
當(dāng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、安全設(shè)備和機(jī)器人都開(kāi)始用上 AI 技術(shù)以后，這樣的擔(dān)憂就無(wú)法忽視了?，F(xiàn)在，Dario Amodei 在內(nèi)的一部分 AI 研究人員已經(jīng)開(kāi)始聯(lián)手探索新的技術(shù)理論來(lái)避免zui糟糕的情況發(fā)生。
3、不可忽視的風(fēng)險(xiǎn)
近幾年來(lái)，埃隆馬斯克以及其它一些、哲學(xué)家、科技愛(ài)好者都在反復(fù)警告機(jī)器有可能擺脫人類的控制，馬斯克zui近在推特上寫道：“如果你不擔(dān)心人工智能的安全性，那么現(xiàn)在你應(yīng)該擔(dān)心了。”學(xué)到一些設(shè)計(jì)者并不希望看到的有害行為。隨著時(shí)間慢慢過(guò)去，人們似乎忘掉了這些警告，畢竟如今的自動(dòng)駕駛汽車在識(shí)別行車線或者識(shí)別紅燈這樣zui基本的任務(wù)中都會(huì)表現(xiàn)得磕磕絆絆。
人工智能將影響我們所做的一切，包括掃描證件、滾動(dòng)網(wǎng)頁(yè)、使用應(yīng)用程序和家庭傳感器系統(tǒng)，以及日常生活的許多其他方面。結(jié)果，人工智能將不斷收集數(shù)據(jù)和個(gè)人信息。迪爾伯恩解釋說(shuō)，企業(yè)可以利用這些信息，應(yīng)用算法來(lái)了解你的行為。
許多 AI 界的專家都相信強(qiáng)化學(xué)習(xí)會(huì)是通往人工智能的主要途徑之一，這種方法里機(jī)器要反復(fù)試錯(cuò)才能zui終學(xué)會(huì)做某件特定的事情。研究人員們?yōu)闄C(jī)器好一個(gè)它要追求的回饋，它就會(huì)隨機(jī)地做出行動(dòng)“嘗試”達(dá)成任務(wù)，同時(shí)也密切關(guān)注著哪些事情會(huì)帶來(lái)更高的回饋。
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