日前，2017中國互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)正在北京國家會(huì)議中心如火如荼的進(jìn)行中。7月12日上午是本屆中國互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)的重頭戲中國互聯(lián)網(wǎng)高層年會(huì)，參加此次會(huì)議的均為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)內(nèi)的高層，共同探討互聯(lián)網(wǎng)對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)產(chǎn)生的影響，以及傳統(tǒng)行業(yè)進(jìn)行的相關(guān)探索和實(shí)踐。其中，長亭科技CEO陳宇森在高層年會(huì)上發(fā)表的《人工智能與網(wǎng)絡(luò)安全》主題演講引發(fā)熱議和深思，在“沒有網(wǎng)絡(luò)安全，就沒有國家安全”的當(dāng)下，AI將會(huì)給網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)帶來何種變革?

　　首先，借助對(duì)Darktrace、Cisco等國際名企在AI領(lǐng)域布局總結(jié)，陳宇森就當(dāng)下AI在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的發(fā)展趨勢做了深度剖析。他指出，盡管從Gartner 報(bào)告《2017年的信息安全趨勢》及DARPA(國防高等研究計(jì)劃署)CGC項(xiàng)目看，業(yè)務(wù)安全風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)判斷與阻斷、自動(dòng)化滲透測試、自動(dòng)化漏洞挖掘都是AI與網(wǎng)絡(luò)安全結(jié)合的方向，但最關(guān)鍵的依舊是——“From Artificial Intelligence to Actionable Intelligence”，即落地最重要。

　　AI在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域如何落地?陳宇森列舉了“弱人工智能”(Narrow AI)——能夠與人一樣，甚至比人更好地執(zhí)行特定任務(wù)的技術(shù)。例如，Pinterest上的圖像分類、Facebook的人臉識(shí)別;說到通常公眾所知悉的“開房數(shù)據(jù)泄露”、“考生信息泄露”、“網(wǎng)站宕機(jī)”等安全問題，陳宇森指出這類安全事故絕大多數(shù)都是因?yàn)閼?yīng)用層安全漏洞造成的;陳宇森介紹說對(duì)應(yīng)用層攻擊進(jìn)行防護(hù)的設(shè)備叫WAF(Web Application Firewall)，傳統(tǒng)的WAF主要依賴于規(guī)則對(duì)攻擊進(jìn)行防護(hù)，效果不夠好。但利用AI技術(shù)后，讓NG-WAF理解攻擊，準(zhǔn)確識(shí)別并攔截就能很好的解決這一行業(yè)性難題。這也是長亭科技應(yīng)用層安全解決方案的核心方向，語義分析讓機(jī)器能夠在程序語言的語境下去理解攻擊，實(shí)現(xiàn)對(duì)攻擊的精準(zhǔn)識(shí)別;自動(dòng)化解碼則能讓重重編碼之下的攻擊無所遁形。

　　為驗(yàn)證自己所言非虛，陳宇森從業(yè)內(nèi)公認(rèn)的評(píng)價(jià)一款防護(hù)產(chǎn)品效果的兩大維度：誤報(bào)和漏報(bào)出發(fā)，列舉了七家傳統(tǒng)WAF廠商(含魔力象限過去三年領(lǐng)跑者Impreva)的表現(xiàn)，可以明顯的看到傳統(tǒng)WAF廠商，對(duì)于稍微復(fù)雜一些的攻擊幾乎沒有攔截能力，且在誤報(bào)和漏報(bào)這兩個(gè)最基本客戶需求上存在著天然對(duì)立的邏輯悖論，低誤報(bào)和低漏報(bào)別說同步實(shí)現(xiàn)，兩者取其一都比較困難。

　　陳宇森認(rèn)為，之所以會(huì)出現(xiàn)這樣一個(gè)尷尬的現(xiàn)狀，是因?yàn)閭鹘y(tǒng)WAF延續(xù)了十余年的常用技術(shù)手段(基于正則系統(tǒng)來進(jìn)行攻擊識(shí)別)有缺陷。他舉了個(gè)最簡單的例子，拿著刀的不一定是歹徒，還可能是廚師。事實(shí)上在 BlackHat 2005，Hansan 和 Patterson 從理論上證明了基于正則的規(guī)則系統(tǒng)一定會(huì)存在誤報(bào)或者漏報(bào)，一定存在漏報(bào)和誤報(bào)之間的trade-off(報(bào)告原文：http://www.blackhat.com/presentations/bh-usa-05/BH_US_05-Hansen-Patters on/HP2005.pdf)。

　　當(dāng)下企業(yè)比較關(guān)注的在復(fù)雜流量中的檢測結(jié)果，則更加明顯的將傳統(tǒng)方法 VS 人工智能方法的劣勢進(jìn)一步展現(xiàn)出來，如下圖所示：

　　可以一目了然的看到將AI領(lǐng)先的技術(shù)應(yīng)用到WAF 的長亭科技NG-WAF產(chǎn)品，跟核心引擎多采用正則表達(dá)式集合的傳統(tǒng)WAF相比較，誤報(bào)率相近的情況下漏洞率高的嚇人(傳統(tǒng)WAF業(yè)內(nèi)潛規(guī)則：因?yàn)楦哒`報(bào)會(huì)影響企業(yè)業(yè)務(wù)，所以為了保持低誤報(bào)率不得不犧牲漏報(bào)率，更重要的是這類基于規(guī)則的特征碼檢校技術(shù)只能局限于某個(gè)特定的攻擊，類似關(guān)鍵字匹配的方式本身就存在亡羊補(bǔ)牢式的邏輯缺陷，天然具備高漏報(bào)率屬性)。之后，陳宇森還從人力、時(shí)間、風(fēng)險(xiǎn)等三個(gè)維度分析了企業(yè)部署WAF產(chǎn)品時(shí)的綜合成本對(duì)比，結(jié)果依舊是NG-WAF全面秒殺傳統(tǒng)WAF。

　　最后，陳宇森在展望AI在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的更多可應(yīng)用情景時(shí)指出兩點(diǎn)：1、基于語義分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)用層攻擊的精準(zhǔn)識(shí)別，是超越規(guī)則，可落地的智能;2、基于深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)識(shí)別。如應(yīng)用隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model)等應(yīng)用于時(shí)間序列的模型對(duì)正常的用戶操作進(jìn)行建模。實(shí)際上這也是長亭科技NG-WAF的核心方向。陳宇森表示：“從可落地的智能變化開始(From Actionable Intelligence to Artificial Intelligence)，我們一步一步嘗試真正將人工智能應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)安全中，長亭科技是一家基于AI的網(wǎng)絡(luò)安全公司”——相信這也是他和長亭人為之共同努力的理想、愿景和藍(lán)圖。

特別提醒：本網(wǎng)內(nèi)容轉(zhuǎn)載自其他媒體，目的在于傳遞更多信息，并不代表本網(wǎng)贊同其觀點(diǎn)。其原創(chuàng)性以及文中陳述文字和內(nèi)容未經(jīng)本站證實(shí)，對(duì)本文以及其中全部或者部分內(nèi)容、文字的真實(shí)性、完整性、及時(shí)性本站不作任何保證或承諾，并請(qǐng)自行核實(shí)相關(guān)內(nèi)容。本站不承擔(dān)此類作品侵權(quán)行為的直接責(zé)任及連帶責(zé)任。如若本網(wǎng)有任何內(nèi)容侵犯您的權(quán)益，請(qǐng)及時(shí)聯(lián)系我們，本站將會(huì)在24小時(shí)內(nèi)處理完畢。