站長資訊網自進入互聯網時代以來，儲存在網絡空間內的各類數據量呈現爆發式增長，網絡黑產呈現規模化趨勢，為網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，網絡環境相當復雜。經過多年實戰，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、增加企業交流、打破行業信息壁壘、共同提高企業信息安全防御能力。
提升信息安全監測精度抗“外患”
據測算，網絡黑產從業人員已超過150萬，市場規模達到千億級別，來自外部的網絡安全攻擊日益激烈、防不勝防。大部分企業常用的外部風險監測系統依賴于人為創建的自定義規則，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測系統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，讓企業信息安全監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，用于信息安全監測系統訓練，進一步降低監測誤報率。
精準建模監測人員行為解“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核心資產泄露的關鍵因素。企業把數據上傳至云端后，企業內部業務流程各環節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測效率。談及如何提升監測準確率時，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提供了難得的技術交流平臺，將目前分散在各企業內部的信息安全技術、產品進行整合，以結盟姿態共御網絡黑產攻擊。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，還需各方共同努力。
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