预见2020：人工智能安全10大趋势说明

 

领先的网络安全专家对2020年做出了怎样的预测?

 

凯捷咨询联系到五位专家：Nicko van Someren(Absolute Software公司首席技术官), Torsten George博士(Centrify网络安全布道者), Craig Sanderson(Infoblox安全产品副总裁)，Josh Johnston(Kount公司AI总监)， 以及Brian Foster(MobileIron产品管理高级副总裁)，他们对AI和机器学习如何在2020年提高网络安全性的问题分享了深入、独到的见解。

 

提供更大端点，实现网络安全指数级提高

 

人工智能和机器学习将继续推动资产管理发展，通过提供更大的端点弹性，从而使资产管理在网络安全方面实现指数级的提高。

 

Nicko Van Someren认为：“保持机器更新、获知网络上所需的设备、以及知晓什么进程在运行，什么消耗网络带宽，这些涉及到网络管理的工作实际上是一个安全的结果。我不认为这些是不同的活动，相反，我把它们看作同一个问题的多个方面。随着更多的企业选择更大的弹性来确保端点安全，这一趋势将在2020年加速。”

 

利用不同数据集，提升预测和反应效果

 

人工智能工具将继续改进，以利用各种不同类型的数据集，从而可以将“更大的图景”与静态配置数据、历史性本地日志、全球威胁态势和同时发生的事件流放在一起。

 

Nicko van Someren表示，“企业高管将把他们的预算和时间集中在利用人工智能检测网络威胁上。随着技术成熟，预测和反应效果也将相应提升。”

 

分析防御机制，为特定薄弱区域定制攻击

 

网络安全威胁者将更多地使用人工智能分析防御机制，并模拟行为模式以绕过安全控制，利用分析和机器学习进行黑客攻击。

 

Torsten George认为，“网络安全威胁者(其中许多是由国家资助的)将加大对人工智能算法的使用以分析对方的防御机制，并针对特定的薄弱区域定制攻击。”

 

确定威胁范围，使用大数据解决方案

 

鉴于安全运营资源严重短缺，并且大多数组织都在尝试处理大量数据，因而AI / ML功能将被运用在安全运营流程的自动化上。

 

Craig Sanderson认为“AI和机器学习将被广泛运用于检测新威胁，以及确定威胁的范围、严重性上，随着安全运营成为一个大数据问题，它需要大数据解决方案。”

 

打击供应链腐败，建立远程协作空间

 

到2020年，我们将更加需要对抗机器学习来打击供应链腐败。

 

Sean Tierney指出，“远程协作空间的主要问题在于确定谁可以访问哪些数据。人工智能应用将在传统业务流程中变得越来越普遍，如识别供应链是否已被破坏。”