當前位置：主頁 > 就業(yè)保障 > 就業(yè)新聞 > 機器學習：網(wǎng)絡攻防新利器 > 正文

機器學習：網(wǎng)絡攻防新利器

亞信網(wǎng)絡安全產(chǎn)業(yè)技術研究院副院長童寧做《機器學習驅動網(wǎng)絡安全發(fā)展》的分享

在人工智能時代，各行各業(yè)最怕聽到的是“取代”：人工智能被認為將一步步取代法官

、取代速記員

，取代建筑工人和出租車司機……不過，目前在許多行業(yè)

，人工智能仍然只能扮演配角

，網(wǎng)絡安全就是其中之一。

“就安全領域來講

，我們把人工智能當成一種幫助安全專家更有效地工作的一個工具

。在可見的未來，還是需要領域專家和網(wǎng)絡安全專家來主導

。”7月6日~7日

，在成都召開的C3安全峰會上，亞信安全通用安全產(chǎn)品中心總經(jīng)理

、亞信網(wǎng)絡安全產(chǎn)業(yè)技術研究院副院長童寧在接受《中國科學報》記者專訪時表示

，機器學習的確提供了強有力的幫助，但在當前網(wǎng)絡攻防態(tài)勢下

，機器學習也難以“一肩挑”

。

不過，隨著對機器學習這件工具開發(fā)

、利用得逐漸深入

，網(wǎng)絡安全正在進入網(wǎng)絡攻防的新階段。

充分條件和必要條件

機器學習技術應用于網(wǎng)絡安全早已有之

。童寧指出

，早在1986年，美國斯坦福研究中心就提出用數(shù)據(jù)統(tǒng)計來檢測網(wǎng)絡非法入侵。“利用機器學習算法對垃圾郵件進行分類

，也已是20年前的事情

。”

童寧介紹說，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展

，大量的設備產(chǎn)生了各式各樣的日志文件

。特別是在2000年以后，在日志管理和分析方面

，機器學習算法有了長足的發(fā)展

。比如IBM等大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)就在這些方面使用了大量的機器學習算法，包括關聯(lián)分析等

。

“2000年以來

，機器學習所帶來的變革——比如利用機器學習算法對用戶的異常行為進行分析等開始普及起來。”童寧說

。

趨勢科技資深數(shù)據(jù)科學家張佳彥從技術發(fā)展和經(jīng)濟原因兩方面

，向《中國科學報》記者展示了機器學習介入網(wǎng)絡安全的“充分條件”和“必要條件”。

“從2006年開始

，網(wǎng)絡病毒開始急劇增加

，直到2012年達到第一個高峰期。而2012年開始進入第二個循環(huán)

，更多的新病毒大量出現(xiàn)

。” 張佳彥援引一組數(shù)據(jù)提出：“以2007年的數(shù)字為例，每年有約600萬個新病毒出現(xiàn)

，也就是每天出現(xiàn)1.6萬個病毒

。在這種情況下僅靠網(wǎng)絡安全專家分析和阻擋是不夠的，這就為機器學習的出現(xiàn)提供了充分條件

。”

然而事實是

，2006~2012年間，一些機器學習技術已經(jīng)被用來嘗試助陣網(wǎng)絡安防

，但直到2013年機器學習技術才逐漸被安全專家所討論和強調

。這背后的原因是什么？張佳彥認為其中牽涉不只是技術問題

，還有經(jīng)濟原因

。

原來，2006~2012年這期間

，病毒的制造者已經(jīng)從單一黑客演化到有組織的黑客犯罪系統(tǒng)

，目標就是為了竊取受感染電腦的資訊進行販賣。此時病毒的變種已經(jīng)非常繁多

，網(wǎng)絡安全公司已開始使用機器學習對抗病毒。

然而，在這期間

，用戶還不能接受機器學習的手段——這一階段的許多病毒都有潛伏期

，由于沒有立即性危害，許多用戶雖已中毒但并不知情

。而相比其他解決方案（如1：N病毒碼）

，誤判率更高的機器學習算法顯然給用戶帶來了困擾。

“這個時候即使已經(jīng)用了機器學習方案

，但大家也不愿大張旗鼓地說

。” 張佳彥告訴記者。

“劇情”在2012年后出現(xiàn)急轉

。到了勒索軟件為代表的“網(wǎng)絡威脅時代”

，緊跟著此后不易追蹤的比特幣等的出現(xiàn)，勒索病毒所造成的立即性損失（的重要性）已經(jīng)超過了機器誤判帶來的困擾

，“這為機器學習參與網(wǎng)絡攻防提供了必要條件

。” 張佳彥表示。

有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習

對于機器學習來講

，最主要的兩個概念分別是“有監(jiān)督學習”和“無監(jiān)督學習”

。百度安全首席架構師武廣柱解釋說：“有監(jiān)督學習就是人們‘告訴’機器‘哪些數(shù)據(jù)是屬于哪一類的’，然后進行數(shù)據(jù)訓練

；反之

，無監(jiān)督學習就是不‘告訴’機器，直接由人們對最終輸出的結果進行定義

。”

“有監(jiān)督的學習一開始就有人為的因素在里面

，如果訓練結果不盡人意，工程師可以進行算法調整

，直至它的結果達到人們的要求以后

，再投入生產(chǎn)使用。”童寧介紹說

。

一個有監(jiān)督學習常用的例子是

，從房地產(chǎn)中介商處拿到一些房屋原始數(shù)據(jù)：年代、面積

、位置

、成交價等，交給機器去“學習”

。產(chǎn)生的模型就可以對后來的購房者提供參考：比如輸入其預算多少錢

，得出該客戶能夠在什么區(qū)位買到什么樣的房子。

童寧表示

，有監(jiān)督學習的這種能力可以用于網(wǎng)絡攻防中對惡意程序

、垃圾郵件的識別和對勒索病毒的防治

，特別是在需要多維度識別的情況下，能夠大幅提高識別速度和效率

。

無監(jiān)督學習所用的方法與有監(jiān)督學習有些不同

。“機器直接根據(jù)數(shù)據(jù)自身的特征進行自動分類，但機器并不知曉所分類

、聚合的特征是什么

。人們再行標注具體屬性。”童寧說

，無監(jiān)督學習“聚類”的優(yōu)勢

，可以輕易挑出“少數(shù)派”，幫人們監(jiān)控到一些人所不易察覺的異常行為

。

“通過這有監(jiān)督和無監(jiān)督學習的兩個例子

，可以發(fā)現(xiàn)機器學習關鍵是，首先必須要有持續(xù)性的

、高質量的數(shù)據(jù)

。因為整個的網(wǎng)絡環(huán)境一直在變，機器需要學習的內容也要隨之而變

。”童寧半開玩笑說

，“機器跟我們人類一樣，需要‘活到老

，學到老’

，從而保證它的學習能力。”

更重要的一點是

，無論有監(jiān)督學習還是無監(jiān)督學習

，對特征的抽取和概括總結，都是由網(wǎng)絡安全專家和領域專家所區(qū)別出來的

，因此

，“必須要有解決問題的領域專家”。

“我們的客戶常常問：是不是有數(shù)據(jù)專家

、網(wǎng)絡安全專家就夠了

？答案是否定的。必須要有領域內的專家

，否則抽取的特征很難去把握

。”童寧指出，只有三種元素（持續(xù)高質量的安全數(shù)據(jù)

、領域專家-網(wǎng)絡安全專家

、機器學習數(shù)據(jù)專家）協(xié)作，機器學習在網(wǎng)絡安全方面的應用才能獲得更好的效果

。

張佳彥也提出

，在傳統(tǒng)機器學習所必不可缺的三大要素——數(shù)據(jù)

、特征、算法之中

，“最花時間的”就是網(wǎng)絡安全專家如何產(chǎn)生有效的特征：“這需要非常有經(jīng)驗的專家

，還要經(jīng)過反復不斷的測試，才能得到良好的結果

。”

機器學習不是“萬靈丹”

不過，在張佳彥看來

，除了對安全專家的依賴

，機器學習還存在一個軟肋：誤判率。

“對我來說機器學習就像‘原子彈’

，它的威力無窮

，但如果用得不好會傷敵一千，自損八百

。”張佳彥指出：“訓練出來的模型某種程度上有不可避免的誤判率

，所以我認為機器學習的重點，不僅在于可以把誤判率降低多少

，更在于承認它一定有誤判率的存在

。”

他認為，如何將誤判率對用戶造成的傷害和困擾降到最低

，是當前機器學習更重要的議題

。

“機器學習在垃圾郵件分類、惡意程序查殺方面

，已經(jīng)比較成熟了

。有時分錯一些郵件相對來講還可以接受，但一旦查殺錯‘惡意程序’

，后果就嚴重了

。”童寧作為一線安全專家深知，機器學習即便再強大也不能對其押上所有賭注

。

“我們強調機器學習技術也是強調它多維識別很強

，但我們并沒有放棄第一代的黑白名單、第二代的行為監(jiān)控等技術

，機器學習技術再強大也只是輔助工具

，這些手段綜合起來利用效果才更好。”童寧告訴《中國科學報》記者

，“網(wǎng)絡攻防是永恒的主題

，我們唯一能做的就是拿出各種武器，跟黑客戰(zhàn)斗到底

。”

四川新華電腦學院專業(yè)職業(yè)規(guī)劃師為你提供更多幫助【在線咨詢】

上一篇：分享經(jīng)濟推動中國“無處不分享”

下一篇： 2017全球十大新興技術

地址：成都市新津區(qū)新科大道107號?郵編：611430?電話：028-65577666

蜀ICP備11014515號-1?www.shanghaibag.cc

聲明：任何企業(yè)或個人不得以任何商業(yè)目的復制或傳遞本網(wǎng)站所載述的商標

、文字

、影像及圖形圖象，分享轉載需注明來源本網(wǎng)站

本網(wǎng)站部分圖片來源于網(wǎng)絡

，若您的權利被侵害

，請及時聯(lián)系我們

中国免费看的片,中国好声音2022第二期,迪迦奥特曼国语全集高清,错爱电影,绿色椅子在线观看,电视剧嫉妒的密码,在线观看电影,爱我就别想太多电视剧免费版全集,南极大冒险国语,世界杯半决赛对阵表来了,寒战2 迅雷下载,富贵兵团国语,猫狗大战1国语版电影,全部演员的名字和照片,灵魂战车国语,精英律师电视剧,一起来看流星雨免费版在线观看