物聯網時代人工智能如何更好的維護網絡安全

萬物互聯世界正在進入一個網絡大聯通時代,在未來的幾十年物聯網將會迎來一個發展的浪潮,身邊的很很多吃的,穿的,用的東西都會跟隨物聯網發展,有數據顯示到2045年,將有超過1千億的設備連接在互聯網上,這是一個龐大的數字。

自電腦誕生的那一刻,網絡安全問題從來都沒有間斷過,隨著人工智能及物聯網的發展,網絡安全問題將會成為網絡行業的首要問題。物聯網時代人工智能該如何運用到網絡安全問題上?

物聯網時代人工智能如何更好的維護網絡安全

黑客和病毒仍在興波作浪

從世界上第一個電腦病毒C-BRAIN誕生到現在已經整整三十年了。直至今天,黑客和他們的病毒仍能在互聯網上興波作浪,吸引全球關注。今年的Wannacry和Petya再度給多個國家造成經濟損失。網絡病毒就像痼疾一樣糾纏著互聯網,幾乎看不到能夠根除的跡象。作為互聯網的擴展和延伸,正在興起之中的物聯網與網絡病毒、黑客攻擊的關系又如何呢?隔岸觀火、置身事外是絕無可能的。事實上,黑客的觸角已經侵入了這一新產業,只不過由于物聯網的落地規模尚小,因此暫未造成太大破壞。而一旦物聯網的商業化程度達到互聯網的水平,其被黑客攻擊而遭受的損失將遠超互聯網。

據了解,2016年全球IoT設備共出現1117個漏洞,IoT設備漏洞類型包括權限繞過、拒絕服務、信息泄露、跨站、命令執行、緩沖區溢出、SQL注入、弱口令、設計缺陷等。2016年所發生攻擊事件中,前三種類型漏洞數量分列前三名,由高到低分別占收錄漏洞總數的23%、19%、13%。

人工智能時代的攻與防

網絡安全是道高一尺魔高一丈的世界。安全人員使用人工智能技術阻擋黑客攻擊,反過來這也會使黑客使用人工智能技術發起更復雜的攻擊。而隨著大量人工智能模型開源,黑客入侵的工具也愈發多樣化。只要稍加學習,黑客就可以利用開源工具欺騙識別系統,而技術難度的降低會促使很多人成為黑客,或者是進行一些此前做不到的攻擊。這并非杞人憂天。

在網絡安全領域,對威脅的識別,并非一蹴而就,而是漸進發展的過程。在網絡釣魚電子郵件中已有這樣的案例,黑客通過模仿人類的說話習慣和內容,使得企業或個人被入侵時更加難以識別。以后的病毒變種會越來越多,檢測越來越難,規模越來越大,生成的時間越來越短。

最新研究報告顯示,人工智能安全領域的另一大隱憂:對抗樣本。在圖像識別問題中,攻擊者將對抗樣本輸入機器學習模型,讓機器在視覺上產生幻覺,從而讓系統產生誤判。依賴于數據的機器學習算法、深度學習算法本身存在很大的缺陷。對抗性生成網絡,則利用這種缺陷,設計新的架構去生成模型。目前的機器學習嚴重依賴于數據的分布,如果數據分布本身很復雜,或者是人為地把它變得復雜,黑客如果有手段去生成惡意的樣本,就會導致識別不出來,或者識別錯誤。

如果干擾被用在無人駕駛領域,后果則不堪設想。比如,在無人駕駛測試路段德國A9高速公路上,有專門的標識引導無人駕駛車。如果路邊的標識被惡意修改,誤導依賴標識的無人駕駛車,則會造成極度危險的情況。因為算法本身的缺陷,在大規模使用人工智能之后,網絡安全則需要更換思路,設計新的方法。增加分析端的可解釋性、降低算法復雜度、信息安全情報的共享或將解決這些算法上的缺陷。

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