AI在信息安全中的表現

近年來AI的再次火爆不單單在于神經網絡算法的突破，更是大數據、云計算技術的發展給了AI再次騰飛的機會。然而，火熱的新興互聯網技術的發展背后是傳統安全防御手段的無力，不斷出現的惡意攻擊甚至AI技術被黑客利用等情況給AI的發展蒙上了陰影。人們不免思考，新技術只會給安全界帶來難堪嗎？新技術若與安全領域相結合會產生怎樣的化學反應？

騰訊云副總裁黎巍表示，安全需要以AI打造出堅盾。如今，越來越多的安全人員傾向于檢測、防護和響應的安全策略，但檢測響應的能力還體現在對海量數據情報的處理分析能力，針對當前有價值的威脅情報數據被淹沒在數據海洋中而無法及時有效處理、甄別的境況，AI是一個重要的技術突破口。AI依據大數據、算法和強大的計算能力，具備了處理圖譜、圖像識別、自然語言處理等能力，因此同樣可以將這些能力賦予到安全領域，例如針對智能身份的鑒定、異常流量及威脅情報的檢測等。

但AI應用到安全領域需要可靠的大數據作為支撐，而騰訊海量的業務數據和AI人才的聚集使騰訊云有能力將AI技術能力賦予到安全領域，其核心就是以大數據和AI的算法為驅動。騰訊云的AI安全能力矩陣，正是以大數據、機器學習、圖計算等核心技術為基礎，形成智能身份鑒定、威脅情報分析、異常流量檢測、網絡攻擊溯源、人機行為識別、惡意圖片識別、垃圾文本檢測等技術應用，具備了對于惡意攻擊的識別、分析、認知、決策的能力。

在將AI、安全與應用場景的結合解決實際問題時尚面臨一些困境，騰訊云專家工程師成杰峰表示，在樣本和精度問題上尚阻礙著機器學習在安全領域的應用：在樣本的問題上，攻擊的不斷變種使得機器學習對惡意樣本的分析往往具有滯后性，在精度問題上，誤殺或漏判都會產生較高代價。

因此，針對這些難題，騰訊云通過部署AI安全引擎，應用到自身業務場景中：基于大規模圖挖掘不斷地分析提取不良帳號、惡意IP和黑產設備，進而收集各類惡意攻擊，最終形成AI模型的樣本；結合深度學習、自然語言處理和計算機視覺等AI能力，形成高精度預測模型，并抽取黑產實體及特征。

安全領域是AI大顯身手的又一絕佳的舞臺，正如騰訊云所做的那樣，將核心AI能力與不同安全場景結合，打造更具智慧安全的云上環境。