戴上白帽子 人工智能投身网络安全攻防战

面对计算机系统和网络的缺陷与漏洞，黑客伺机而动，而白帽黑客则利用黑客技术来测试网络和系统的性能，以评估其抵御入侵的能力。近年来，人工智能已逐渐融入多个行业，落地无数场景，尤其在网络安全领域展现出其巨大的潜力。美国市场调研公司CB Insights的最新报告预测，人工智能将日益被用于发现网络威胁。

人工智能正在赋能网络安全领域，成为网络安全工程师的得力助手。正如北京理工大学网络攻防对抗技术研究所所长闫怀志在接受科技日报记者采访时所说，人工智能在网络安全领域带来的不仅是机遇，还有挑战。目前，人工智能已广泛应用于恶意代码检测、恶意流量检测、威胁情报收集以及软件漏洞挖掘等网络安全领域。

在恶意代码检测方面，人工智能通过分析恶意程序的API调用序列、系统CPU利用率以及收发数据包等信息，自动识别恶意代码的特征并进行分类。相比于传统的特征检测技术，人工智能可以大幅度提升检测的准确率。而在软件漏洞挖掘方面，人工智能能够帮助专家从漏洞相关的数据中提取经验和知识，提高漏洞挖掘的精度和效率。

人工智能的应用不仅体现在这些方面，它在网络空间安全方面的应用更为广泛，包括主动防御、威胁分析、策略生成、态势感知以及攻防对抗等。采用人工神经网络技术，可以检测入侵行为、蠕虫病毒等安全风险源；而专家系统技术则用于安全规划、安全运行中心管理等。人工智能还有助于打击网络诈骗等网络空间安全环境的治理。

人工智能相较于传统的应对网络安全方式，展示了其明显的优势。在解决人力难以应对的安全大数据统计和抽取规律方面，人工智能具备天然优势。它能够全面提高威胁攻击的识别、响应和反制速度，增强风险防范的预见性和准确性，特别是在模糊的非精确识别和匹配方面表现尤为出色。人工智能还能更有效地应对未知威胁和攻击的检测。

不可忽视的是，人工智能系统还具备成本效益优势。它可以实时发现并识别预防威胁，立即启动应急响应，通过高效的智能检测流程减少人工参与、简化流程、降低成本并减小损失。

虽然人工智能在网络安全领域具有诸多优势，但我们也不能忽视其局限性。正如闫怀志所说，不能指望全靠人工智能来包打天下。一方面，人工智能算法本身的能力存在限制；另一方面，在恶意代码检测、软件漏洞挖掘等领域，数据收集困难的问题仍然存在。人工智能还严重依赖于计算资源，复杂的深度学习网络需要大量的计算力支撑。

我们应该理性看待人工智能在应对网络安全方面的优缺点，将其与传统方法相结合，共同应对网络安全的挑战。在网络安全领域，人工智能和机器学习等先进技术的运用，如同锋利的剑一般，帮助我们识别未知的攻击威胁，揭示潜在的安全风险。这些技术并非万能，它们虽然能够让我们“知其然”，却往往难以揭示安全风险背后的深层次机理，也就是无法做到“知其所以然”。这就如同我们掌握了防御敌人的技巧，却无法了解敌人攻击的真正动机和方式，这无疑给源头防御带来了极大的挑战。正如闫怀志所言，人工智能在网络安全中的脆弱性，正是其面临的一大难题。

人工智能的脆弱性，在网络安全领域展现无遗。真实环境中的人工智能系统，面临着数据安全、模型/算法安全、实现安全等多方面的威胁。想象一下，如果在数据收集和标注的过程中出现错误，或者恶意数据被注入，就可能导致数据污染攻击，让系统陷入混乱。而在模型/算法安全方面，黑盒和白盒对抗样本攻击，更是让人防不胜防。在实现安全方面，人工智能系统自身的代码实现、所依赖的人工智能框架以及第三方软件库中的软件实现漏洞，都可能成为安全的隐患。

人工智能的脆弱性与其算法、数据和计算能力息息相关，这也是其容易遭受攻击的弱点所在。为了防范这些安全风险，我们需要从多个方面入手。我们要增强人工智能系统自身的安全性，这涉及到体系架构、系统算法容错容侵设计、漏洞检测和修复以及安全配置等方面。我们要充分利用人工智能的优势，同时尽量减少其暴露给外界的潜在攻击面。构建网络空间安全综合防御体系至关重要，我们需要从安全技术和安全管理等层面进行协同防范，以减缓攻击者直接针对人工智能系统发起攻击的可能性。

针对数据安全的建议也十分重要。来自360安全研究院的专家建议我们：在数据获取过程中加强对数据来源的控制与过滤；在数据传输过程中使用更加安全的传输协议与加密算法；同时保证人工智能系统的代码质量并进行完善测试。只有如此，我们才能最大限度地保障数据安全，抵御网络攻击。让我们共同期待人工智能与网络安全共同发展的美好未来吧！