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人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有何分別

2019-06-21 08:37:59
中國信息化周報 2019年11期
關(guān)鍵詞:預(yù)測性罪犯威脅

對于當(dāng)今的企業(yè)來講,網(wǎng)絡(luò)安全成為一個不得不面對的話題。隨著企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的普及和應(yīng)用,黑灰產(chǎn)開始向企業(yè)網(wǎng)絡(luò)大舉進犯,各種網(wǎng)絡(luò)攻擊手段層出不窮。

勒索軟件近年肆虐全球,Sophos 的《2019年網(wǎng)絡(luò)威脅報告》也指出,今年網(wǎng)絡(luò)罪犯勢將增加向鎖定目標(biāo)發(fā)動預(yù)謀的勒索軟件攻擊,以獲取數(shù)以百萬計的贖金。Sophos首席技術(shù)官Joe Levy表示:“毫無疑問,網(wǎng)絡(luò)威脅形勢正在不斷演變。技巧不彰的網(wǎng)絡(luò)罪犯將被淘汰,只有那些手法最成熟的黑客得以自強求生。由此可見,大家最終將會面對數(shù)目較少,卻更具智慧,更強大的對手。這些新型網(wǎng)絡(luò)罪犯其實是以少數(shù)的、會以鎖定目標(biāo)的攻擊者及純粹現(xiàn)成惡意軟件供應(yīng)商兩者之間的混合體的身份存在。他們使用手動入侵技術(shù),意在獲得源源不絕的不義之財,而非偷取情報或造成破壞?!?/p>

可見本地企業(yè)絕不能獨善其身,而應(yīng)該像世界各地的機構(gòu)一樣,積極利用人工智能 (AI) 等創(chuàng)新科技加強保障網(wǎng)絡(luò)安全。

AI包含一系列技術(shù),當(dāng)中尤以機器學(xué)習(xí) (Machine Learning) 和深度學(xué)習(xí) (Deep Learning) 最為人所知,但許多人亦誤以為這三者無大分別,更可交替運用。事實上,機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)雖同樣采用AI的原理,兩者卻截然不同。究竟這三項技術(shù)有何分別,以及如何應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全?

AI這項因好萊塢科幻電影而為人所熟悉的科技統(tǒng)稱,其實涵蓋包括機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在內(nèi)的多種創(chuàng)新技術(shù)理念,旨在讓裝置汲取經(jīng)驗,使其能因應(yīng)新數(shù)據(jù)集而自行調(diào)整,并如人類一樣執(zhí)行不同工作。

當(dāng)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全時,AI可運用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)去分析各類檔案,偵測有否隱藏了惡意軟件——我們稱之為預(yù)測性防護 。

機器學(xué)習(xí)可理解為用人工模式由經(jīng)驗建立起知識,也就是說,人工系統(tǒng)會從例子中學(xué)習(xí)。 這項技術(shù)不僅會記住,更能識別和學(xué)習(xí)特定的行為模式與定律。這種技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)安全舉足輕重,皆因特征碼比對法放諸現(xiàn)今的網(wǎng)絡(luò)威脅環(huán)境已不再可靠。例如惡意軟件程序編寫員只要對編碼稍作修改,相關(guān)軟件即可繞過傳統(tǒng)安全系統(tǒng)發(fā)動攻擊。反之,機器學(xué)習(xí)技術(shù)則可識別前所未知的惡意軟件,提供更周全的保護。

機器學(xué)習(xí)還可憑借使用次數(shù)及數(shù)據(jù)輸入量的增加而不斷進化和改良。 算法自會拆解檔案并分析攻擊的特性,由簡單的檔案大小以至復(fù)雜如讀取部分程序代碼,務(wù)求理解其運作。

機器學(xué)習(xí)雖好處良多,但亦有所限制 ── 難以處理大量參數(shù)以緊貼現(xiàn)今的網(wǎng)絡(luò)威脅發(fā)展,更須占用大量計算機運算能力。此時,深度學(xué)習(xí)便可填補不足。其非結(jié)構(gòu)式數(shù)據(jù)儲存于所謂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可根據(jù)預(yù)測性推理模仿人腦作出決定,而效能也足以快速及準(zhǔn)確處理數(shù)以億計的數(shù)據(jù)而不用拖慢系統(tǒng)。

此外,深度學(xué)習(xí)毋須為解決特定問題編程便可透過數(shù)學(xué)模型學(xué)習(xí),故能建立理解事件全貌的能力,并利用大量數(shù)據(jù)生成可準(zhǔn)確形容“眼前”事物的模型。當(dāng)這種技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全,所得的數(shù)據(jù)模式則可成為關(guān)于惡意軟件、惡意網(wǎng)址或其他攻擊手法的趨勢分析及預(yù)測。

網(wǎng)絡(luò)威脅發(fā)展日新月異,企業(yè)紛紛采用AI、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù),確保系統(tǒng)受到妥善保障。攻擊者只需一個微小的機會即可成功入侵整個機構(gòu),因此IT安全專業(yè)人員必須全力以赴提供足夠保護。先進的科技是IT安全的重要元素之一,能助企業(yè)免受新的惡意代碼攻擊,但企業(yè)本身亦須以主動威脅偵測及回應(yīng)功能為基礎(chǔ),制定更全面的安全策略。

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