AI將使網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)更加靈活

網(wǎng)易科技訊11月9日消息據(jù)外媒（opensources.info）報(bào)道，機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步讓人們能夠以更方便的方式來訓(xùn)練安全系統(tǒng)以應(yīng)對不斷變化的安全形勢。

近段時(shí)間，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能受到越來越多的關(guān)注。新技術(shù)帶來的諸多可能讓人們興奮不已。

一個(gè)事物一旦被貼上機(jī)器學(xué)習(xí)的標(biāo)簽，再想撕下來就難了。就像現(xiàn)在幾乎所有基于網(wǎng)絡(luò)發(fā)生的事情都能跟“云計(jì)算”扯上關(guān)系一樣，未來“人工智能”這個(gè)詞可能會(huì)跟“電腦”形影不離。

“大熱之下也有些夸張的成分，”普華永道（PricewaterhouseCoopers）分析師Anand Rao說。“人們開始討論AI變得超級(jí)聰明進(jìn)而取代人類等等。”

在使用計(jì)算機(jī)的過程中，判斷新下載的文件或軟件是否含有惡意代碼是最常見的安全情形。通常的識(shí)別方法是將程序的數(shù)字簽名與已知的惡意軟件進(jìn)行對比，以辨別安全與否。

這種基本的識(shí)別手段有其缺點(diǎn)：它依賴于惡意軟件數(shù)字特征庫的不斷隨時(shí)更新來保證識(shí)別能力。一旦更新落后或識(shí)別不及時(shí)，后果令人堪憂。一些特征不明顯的惡意軟件經(jīng)?？梢暂p易蒙混過關(guān)。

一家名為Deep Instinct的新創(chuàng)企試圖使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來彌補(bǔ)此中不足。公司團(tuán)隊(duì)利用近10億個(gè)已知惡意軟件樣本對其深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練。

公司CTO Eli David 說：“深度學(xué)習(xí)改變了很多領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)視覺每年增長20%～30%，此外還有語音識(shí)別。于是我們想為什么深度學(xué)習(xí)不能應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域呢？”

他認(rèn)為基于概率大機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)十分有限，盡管非常多的因素可以被識(shí)別和評(píng)估，與此同時(shí)那些太過微小的因子遭到忽略。

“如此你白白丟掉了絕大一部分?jǐn)?shù)據(jù)。”他說。

作為糾正，Deep Instinct 實(shí)驗(yàn)室中無一遺漏地使用目前已知的所有惡意軟件樣本來訓(xùn)練其深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。整個(gè)過程耗時(shí)一整天。而且使用到高性能圖形處理器來進(jìn)行對數(shù)據(jù)的分析。

訓(xùn)練產(chǎn)生的系統(tǒng)大小約有一千兆字節(jié)，隨后公司將至精簡至二十兆字節(jié)。如此該系統(tǒng)可以被安裝到任何端點(diǎn)設(shè)備上，包括移動(dòng)設(shè)備。即使在最慢的機(jī)器上，它也能在幾毫秒內(nèi)完成對未知程序安全性的識(shí)別。

“檢測一兆的數(shù)據(jù)耗時(shí)不過一毫秒。” David 說。“我們在實(shí)驗(yàn)室中包辦了所有復(fù)雜的準(zhǔn)備工作，用戶的使用成本非常簡便。”

Deep Instinct 每三到四個(gè)月更新一次惡意軟件樣本庫，新的更新隨即會(huì)被部署到正在運(yùn)行的設(shè)備上。David 稱，深度學(xué)習(xí)非常適合應(yīng)對捉摸不定的變化。即使樣本庫更新延遲，該系統(tǒng)仍然有能力檢測新的文件。

每天不斷出現(xiàn)的新型惡意軟件大多都是在舊有惡意軟件上做細(xì)小改變。“即使是最有威脅性的新惡意軟件，其80%仍然是舊的。傳統(tǒng)檢測方法對這些喬裝素手無策，但深度學(xué)習(xí)能夠很容易地檢測它們。”

David 稱其公司正在同獨(dú)立的測試實(shí)驗(yàn)室合作量化系統(tǒng)的檢測能力。早期同財(cái)富500強(qiáng)客戶的測試顯示，該系統(tǒng)檢測成功率比現(xiàn)有解決方案高出20%～30%。

“最近我們在美國一家大銀行做了100,000個(gè)文件的對比檢測?，F(xiàn)有的解決方案在測試的當(dāng)天早上更新了樣本庫，而我們的樣本庫數(shù)據(jù)還是兩個(gè)月以前的。盡如此，我們的檢測成功率達(dá)到了99.9%，而對方只有40%。”

找出原因

最新的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)受人指責(zé)地一點(diǎn)是，它常常能給出結(jié)果，但卻不一定能夠解釋該結(jié)果究竟如何產(chǎn)生。

對此，大數(shù)據(jù)分析服務(wù)公司 Nutonian 使用名叫 Eureqa 的 AI 引擎來嘗試解釋結(jié)果產(chǎn)生的過程。

公司創(chuàng)始人和 CTO Michael Schmidt 表示， Eureqa 能像牛頓發(fā)現(xiàn)物理學(xué)中的萬有引力一樣，用最優(yōu)雅最簡單的方式來闡述事情原委及其中關(guān)系。

公司將 Eureqa 免費(fèi)提供給研究人員使用，它已經(jīng)間接幫助后者在超過500本雜志出版物中發(fā)表研究成果。在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中，它可以幫助診斷諸如黃斑變性和闌尾炎之類的疾病。該引擎在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域也有助益。網(wǎng)絡(luò)安全中，最重要的便是識(shí)別攻擊的類型和手段，而 Eureqa 能夠自動(dòng)完成這個(gè)類型檢測。

客戶將數(shù)據(jù)上傳到云端，服務(wù)器在一個(gè)小時(shí)之后就會(huì)傳回結(jié)果。“我們現(xiàn)已能夠在幾分鐘內(nèi)重現(xiàn)過去需要幾個(gè)月甚至幾年才能完成的結(jié)果。”Schmidt 說。

本地與全局相結(jié)合

網(wǎng)絡(luò)安全形勢瞬息萬變，及時(shí)的更新對任何類型的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來說都至關(guān)重要。

如果沒有更新，再先進(jìn)的系統(tǒng)也會(huì)過時(shí)。人們總不斷弄出新的東西：員工打造新產(chǎn)品，供應(yīng)商推出新程序，消費(fèi)者購買新商品。當(dāng)然，黑客也會(huì)不斷編寫出新的惡意軟件來繞過現(xiàn)有的檢測手段。

在下一次更新之前，總有漏洞存在。

別有企圖的程序員常常使用安全軟件來操練他們的攻擊手段，一旦找到有效的漏洞，那么這些安全軟件就變的形同虛設(shè)。糟糕的情況直到封堵該漏洞的更新出現(xiàn)才會(huì)結(jié)束。

“你可以使用本地模式（local patterns）、同行模式（peer patterns）和行業(yè)模式（industry-wide patterns），以不同的更新速度更新它們。”管理網(wǎng)絡(luò)公司 Masergy Communications 的首席科學(xué)家 Mike Stute 說。

Masergy 使用一定數(shù)量的全局檢測來尋找發(fā)生可疑事件的可能性，然后將其與本地指標(biāo)相結(jié)合。全局系統(tǒng)只能檢測到有限的數(shù)據(jù)，科學(xué)家們至著眼于最常見的特征。

額外的局部焦點(diǎn)允許更多的輸入。Stute 稱：“在本地模型中，我們不必將它們壓縮到更小的功能集。”如此一來兼顧唯一性和準(zhǔn)確性。

本地與全局相結(jié)合的策略也為企業(yè)咨詢公司 Acuity Solutions 所使用，其 BluVector 便使用機(jī)器學(xué)習(xí)來檢測網(wǎng)絡(luò)威脅。BluVector 習(xí)得正常程序應(yīng)有的樣子，善于從惡意程序與正常程序的代碼差別中發(fā)現(xiàn)潛在威脅。

而且 BluVector 還會(huì)從新情況中學(xué)習(xí)，不斷升級(jí)自身的鑒別能力。其主引擎與全球數(shù)據(jù)每季度同步一次，但不會(huì)涉嫌上傳客戶信息。

全局與本地的有機(jī)結(jié)合使得每個(gè)客戶的 BluVector 部署都略有不同。即使攻擊者找出了系統(tǒng)的漏洞，該攻擊手段也未必對定制化之后的系統(tǒng)有效。

“這是一種移動(dòng)防御策略，這些技術(shù)深度定制于你的環(huán)境而無法逆向破解。”Acuity 首席執(zhí)行官Kris Lovejoy 說。

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