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[導(dǎo)讀]通過對人工智能影響安全運(yùn)營的了解,我們可以預(yù)見人工智能的出現(xiàn)將改變大多數(shù)IT和信息安全行業(yè)人員的角色。有部分的行業(yè)人員對此有著極大的擔(dān)憂,例如擔(dān)心自己會被人工智能控制的機(jī)器人取代。事實(shí)上,人工智能工具能為信息安全專業(yè)人員創(chuàng)造機(jī)會,使他們能夠更有效地履行工作職責(zé),同時也可利用新洞察來改善整個信息安全計(jì)劃,并與SOC之外的其他團(tuán)隊(duì)展開更多合作。

通過對人工智能影響安全運(yùn)營的了解,我們可以預(yù)見人工智能的出現(xiàn)將改變大多數(shù)IT和信息安全行業(yè)人員的角色。有部分的行業(yè)人員對此有著極大的擔(dān)憂,例如擔(dān)心自己會被人工智能控制的機(jī)器人取代。事實(shí)上,人工智能工具能為信息安全專業(yè)人員創(chuàng)造機(jī)會,使他們能夠更有效地履行工作職責(zé),同時也可利用新洞察來改善整個信息安全計(jì)劃,并與SOC之外的其他團(tuán)隊(duì)展開更多合作。

在一般的SOC工作中,安全分析員每天查看網(wǎng)絡(luò)流量和來自不同系統(tǒng)的日志,以確定安全事件是否構(gòu)成需要進(jìn)一步調(diào)查的威脅。而SOC傳統(tǒng)的分工上,一線(Tier-1)分析師負(fù)責(zé)查看警報(bào),二線(Tier-2)分析師尋找可能的攻擊,三線(Tier-3)分析師執(zhí)行事件響應(yīng),安全工程師則負(fù)責(zé)想出更好的方法來使基礎(chǔ)設(shè)施更加安全。

然而,當(dāng)我們把人工智能以及自動化應(yīng)用在安全運(yùn)營的場景后,人工智能會代替分析師處理以往相對低階和繁雜的日常工作,如查看告警、分析、檢測等等。故此,團(tuán)隊(duì)必須調(diào)整每個崗位的角色以及職責(zé),調(diào)整培訓(xùn)計(jì)劃的重點(diǎn),例如讓分析師建立與人工智能系統(tǒng)合作的技能,建立良好的溝通技巧以便對企業(yè)的業(yè)務(wù)部門解釋安全問題。

在當(dāng)今人工智能持續(xù)發(fā)展的趨勢下,企業(yè)應(yīng)以不同視角去看待人工智能的使用,特別是人工智能如何影響網(wǎng)絡(luò)安全管理。雖然人工智能的使用為企業(yè)帶來挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn),但同時人工智能也能有效解決勞動力短缺以及有效提升網(wǎng)絡(luò)安全管理的效果和效率。故此,企業(yè)為有效應(yīng)對挑戰(zhàn)以及控制風(fēng)險(xiǎn),應(yīng)及早制定內(nèi)部人工智能安全要求的政策、標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范,開展對人工智能的應(yīng)用研發(fā),構(gòu)建人工智能驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)安全管理能力。在企業(yè)不斷發(fā)展的道路上,人工智能將助力企業(yè)在現(xiàn)今的大環(huán)境中提高生產(chǎn)力及綜合競爭力。

機(jī)器學(xué)習(xí)的方法解決人工智能面對的問題。機(jī)器學(xué)習(xí)是通過一些讓計(jì)算機(jī)可以自動“學(xué)習(xí)”的算法,從數(shù)據(jù)中分析獲得規(guī)律,然后利用規(guī)律對新樣本進(jìn)行預(yù)測。

機(jī)器學(xué)習(xí)的方法解決人工智能面對的一系列問題。機(jī)器學(xué)習(xí)通過計(jì)算機(jī)算法會不斷進(jìn)行訓(xùn)練,從大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式和相關(guān)性,然后根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果做出最佳決策和預(yù)測。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)來改善自身的能力,獲得的數(shù)據(jù)越多,準(zhǔn)確性會越高。

在工業(yè)領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能支撐下的分支深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都屬于人工智能的子類目,其中通過采用深度學(xué)習(xí)的算法計(jì)算數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,做出預(yù)測的準(zhǔn)確率和人工判斷相差無幾。將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用在工業(yè)視覺檢測機(jī)器人上,可大幅提升作業(yè)性能,并實(shí)現(xiàn)制造流程的自動化利無人化。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中,深度學(xué)習(xí)模型在解釋模型中參數(shù)方面較差,如果在工業(yè)應(yīng)用中除了對結(jié)果看重外還要求解釋學(xué)習(xí)過程,這比較難實(shí)現(xiàn)。此外,深度學(xué)習(xí)對于數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求較高,如果存在缺失值等問題,會有較大誤差。

在本屆高交會“改變世界的新興科技”主題論壇上,薩摩耶云科技集團(tuán)創(chuàng)始人董事長兼CEO林建明在主題演講中展示了一份艾瑞咨詢的報(bào)告。報(bào)告展現(xiàn)了人工智能在各行業(yè)應(yīng)用的成熟度,從中可以看出AI在金融、安防、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、制造等多個領(lǐng)域滲透率已經(jīng)很高。無論是市場規(guī)模、場景效果、技術(shù)水平,還是數(shù)據(jù)質(zhì)量、人才儲備、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)等,成熟度都在不斷提升,AI正成為智能社會的重要基礎(chǔ)設(shè)施。

“我認(rèn)為這一切才剛剛開始!“林建明的話擲地有聲。他表示,以機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜、自然語言處理、語音識別、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)都在高速發(fā)展,驅(qū)動著新一輪的產(chǎn)業(yè)變革。林建明提出,AI包括三個層次,分別是:感知智能、分析智能和決策智能,其中能幫助企業(yè)科學(xué)決策的決策智能,無疑是AI更高層次的應(yīng)用。“在決策智能階段,AI可以通過對各行業(yè)領(lǐng)域的知識圖譜化,洞察信息之間的關(guān)系,不斷優(yōu)化自己的決策能力,從而擁有專家級別的實(shí)力,輔助人類做出更優(yōu)的決策”,林建明說,科技正在引領(lǐng)AI向高階決策智能躍遷。小到連鎖水果店如何加盟,大到企業(yè)如何科學(xué)融資,AI已經(jīng)成為很多企業(yè)做出重大決策時的“智多星”。

積極“擁抱”人工智能,已成為很多企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的共識。IBM大中華區(qū)客戶成功事業(yè)部總經(jīng)理朱輝表示,IBM今年進(jìn)行了全球AI采用指數(shù)的調(diào)研,結(jié)果顯示,全球企業(yè)對AI的采用穩(wěn)步增長,而且呈現(xiàn)出更加成熟的、漸進(jìn)式的趨勢。

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