自進入互聯(lián)網時代以來，儲存在網絡空間內的各類數據量呈現爆發(fā)式增長，網絡黑產呈現規(guī)?；厔荩瑸榫W絡空間信息安全建設增加了不小的難度。隨著人工智能的迅猛發(fā)展，網絡空間安全建設或將迎來新的機遇。在8月8日順豐第二屆信息安全峰會上，網絡空間安全、AI安全及用戶隱私專題論壇如期舉辦，現場大咖云集，共議人工智能技術應用、網絡空間安全防護等熱點話題。除順豐速運外，中國電子技術標準化研究院、騰訊、百度、唯品會、海航科技等機構、企業(yè)的一線安全管理人員亦悉數出席主題論壇，并做了精彩的主題分享。

　　作為快遞業(yè)龍頭公司，順豐擁有龐大的天網、地網、信息網，對信息安全尤為重視。資料顯示，順豐目前擁有1.3萬個網點、3個機房、2萬余臺服務器、數萬臺終端和近30萬臺移動設備，網絡環(huán)境相當復雜。經過多年實戰(zhàn)，順豐已在保障用戶信息安全領域積累了大量經驗，有意借本次峰會分享經驗、增加企業(yè)交流、打破行業(yè)信息壁壘、共同提高企業(yè)信息安全防御能力。

　　提升信息安全監(jiān)測精度抗“外患”

　　據測算，網絡黑產從業(yè)人員已超過150萬，市場規(guī)模達到千億級別，來自外部的網絡安全攻擊日益激烈、防不勝防。大部分企業(yè)常用的外部風險監(jiān)測系統(tǒng)依賴于人為創(chuàng)建的自定義規(guī)則，覆蓋率不高、誤報率不低，防御效果較為有限。

　　人工智能技術在安全領域的應用和推廣為監(jiān)測系統(tǒng)精度的提升帶來了曙光。人工智能技術能夠基于海量操作數據，對日常操作行為進行記錄和海量分析，從而實現對異常操作的判別，大幅提升識別效率。同時，生成式對抗網絡技術的出現，讓企業(yè)信息安全監(jiān)測在精度上得以再進一步。順豐信息安全工程師張振海博士介紹道，對抗網絡包含生成器和判別器兩個部分，生成器的目標是要根據隨機噪聲生成能夠欺騙判別器的樣本，而判別器的目標是正確地區(qū)分真實樣本和生成器生成的欺騙樣本。通過對抗網絡訓練，能夠得到一個好的生成器，生成大量逼真的異常樣本，用于信息安全監(jiān)測系統(tǒng)訓練，進一步降低監(jiān)測誤報率。

　　精準建模監(jiān)測人員行為解“內憂”

　　當前，網絡安全邊界變得模糊并趨于消失，來自外部的網絡攻擊已經不是數據安全的唯一途徑，內部威脅正逐漸成為企業(yè)核心資產泄露的關鍵因素。企業(yè)把數據上傳至云端后，企業(yè)內部業(yè)務流程各環(huán)節(jié)的人員都有可能接觸到這批數據，帶來信息泄漏風險。

　　人工智能技術可對每個人的行為模式進行建模，精準捕捉異常情況，做到及時預警。和順豐一樣，騰訊也在此項技術的運用上擁有成熟經驗，并已采用AI行為分析引擎、安全策略引擎、可視化引擎三引擎同渠道等模式來提升內部信息安全監(jiān)測效率。談及如何提升監(jiān)測準確率時，騰訊云數據安全專家工程師彭思翔博士介紹道：“我們在模型層構建不同的模型解決方案，針對不同的問題進行組合，復雜的問題我們甚至用多套方法進行校驗。”

　　人工智能等新興技術的加持，加速了網絡空間安全建設的進程。由順豐舉辦的第二屆信息安全峰會為各企業(yè)提供了難得的技術交流平臺，將目前分散在各企業(yè)內部的信息安全技術、產品進行整合，以結盟姿態(tài)共御網絡黑產攻擊。建設以人工智能和數據安全為核心的網絡空間安全新生態(tài)，還需各方共同努力。

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