全球科技巨頭爭相布局 AI將打造更安全的網路空間

2017年Amazon的AWS(Amazon Web Services)部門以1,900萬美元併購人工智慧新創業者harvest.ai，並發布Macie結合機器學習服務，針對S3雲儲存服務中的資料進行整理分類。

Google則透過機器學習(Machine Learning)技術分析Android系統上運行之行動終端威脅，與受感染後手機系統上識別和移除惡意軟體。

資安業者將人工智慧、機器學習和自然語言處理整合，打造更安全的網路空間

人工智慧技術不僅應用於智慧裝置開發，亦開始將解決方案套用在決策方面，以機器學習和計算進行創新，這2～3年人工智慧技術之所以能夠快速發展，主要來自於3個因素，包括晶元價格更為低廉、神經網路性能更強及大數據發展，其中神經網路是機器深度學習的基礎，對人腦的模擬，透過對某一領域的深度學習使得人工智慧逐漸成為顧問級水平，而此學習過程中也伴隨著大數據取得和累積。

對於IT部門而言，若能透過數據發現潛在問題，可快速解決現有問題，再以自助服務和自我恢復功能簡化自動化流程，即可以預測成果估算出成本且優化資產回報；換言之，採用人工智慧技術預測可能出現的問題並自動加以解決，藉此大幅簡化IT管理，而系統亦能清晰檢視各機器運行狀態。

2017年MobileIron和Zimperium宣布合作，協助企業將機器學習整合至行動解決方案，其中MobileIron將自己安全及合規引擎，結合Zimperium基於機器學習之威脅檢測，作為設備、網路及應用威脅保護，給予快速自動化防護方案。

資安業者SparkCognition亦推出人工智慧支援之認知反病毒系統DeepArmor，運用認知演算法學習更新新型惡意軟體行為，並發現多態檔將可能會發起資安攻擊，以實現自動防禦。

對於新型態資安防禦，企業須採取主動防禦策略

AI技術正顛覆各行各業，包括製造、金融、醫療、交通、安防、教育等，亦改變每個人生活，尤其在關鍵基礎設施中扮演重要角色，隨著行動裝置越來越普及，與隱私相關的安全需求將快速提升，包括手機、銀行賬戶及健康信息保密，提高對安全研究之必要性。

2018年將是網路安全發展重要元年，機器學習展開軍備競賽，其中在網路防禦機器學習與網路攻擊機器學習程序碼間展開。

2017年AI新創公司統計

source：CB Insights

可預見的是，傳統網路安全防禦技術已無法因應新型態的安全威脅，由於網路威脅環境不斷變化，防火牆產品本身亦不斷演進和升級，不過若僅以防火牆被動防禦策略是不夠的，唯有透過人工智慧及大數據技術。

例如虛擬黑客概念，以機器學習與大數據，加上不斷對其進行深度學習演算法訓練，化被動防禦為主動防禦，對未知威脅事前預測、視覺化、分析和實時回應，將成為2018年網路安全產業發展方向。

文丨謝雨珊

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