對(duì)大數(shù)據(jù)和高性能計(jì)算資源的訪問(wèn)，使企業(yè)能夠利用新興的人工智能工具和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，幫助保護(hù)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)和企業(yè)應(yīng)用程序的安全。

網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)家們表示，隨著數(shù)據(jù)分析平臺(tái)掃描數(shù)十億網(wǎng)絡(luò)信號(hào)，以檢測(cè)和阻止網(wǎng)絡(luò)攻擊，這些自動(dòng)化工具正在改進(jìn)。一個(gè)名為UEBA(user and entitybehavior analytics 用戶(hù)和實(shí)體行為分析)的新興框架，正被銀行用來(lái)對(duì)日益增多的釣魚(yú)攻擊和金融欺詐行為進(jìn)行主動(dòng)防御。

能夠訪問(wèn)大數(shù)據(jù)和高性能計(jì)算資源的網(wǎng)絡(luò)防御者正在使用UEBA以及鏈接分析等技術(shù)來(lái)搜尋威脅的來(lái)源。鏈路分析是指對(duì)使用相同IP地址的威脅進(jìn)行評(píng)估。

在新興的工具中，有領(lǐng)域生成算法，可以用來(lái)繞過(guò)安全控制和分析系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)惡意軟件。這種技術(shù)和其他基于人工智能的檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)幫助一些銀行提高了約10%的安全運(yùn)營(yíng)。基于人工智能的分析表明，攻擊者的行為往往同當(dāng)前事件有關(guān)聯(lián)，特別是COVID-19大流行期間。當(dāng)世界衛(wèi)生組織(World Health Organization)今年3月宣布全球流感大流行時(shí)，黑客們迅速?gòu)膼阂廛浖D(zhuǎn)向網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊，攻擊的對(duì)象是在家里進(jìn)入公司網(wǎng)絡(luò)的員工。

這些網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊通常針對(duì)的是證書(shū)、商業(yè)郵件或兩者兼而有之。微軟利用云用戶(hù)、設(shè)備和應(yīng)用程序生成的海量信號(hào)數(shù)據(jù)，然后應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)掃描了6萬(wàn)億條消息。這種自動(dòng)化方法使其安全團(tuán)隊(duì)在過(guò)去一年中攔截了130億封惡意郵件。

“從預(yù)測(cè)和預(yù)防的角度來(lái)看，人工智能確實(shí)很有幫助。”微軟的Rahmani說(shuō)。與此同時(shí)，該公司正在部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以實(shí)現(xiàn)安全自動(dòng)化，并掃描可能預(yù)示著網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)或其他攻擊的異常用戶(hù)行為。

“同樣，我們的目標(biāo)是在網(wǎng)絡(luò)防御這場(chǎng)貓捉老鼠的游戲中領(lǐng)先無(wú)情的黑客一步。”

事實(shí)上，在網(wǎng)絡(luò)安全方面更多地使用人工智能也有一個(gè)缺點(diǎn)，老練的攻擊者也在利用它來(lái)探查漏洞的防御。微軟的Rahmani表示，機(jī)器學(xué)習(xí)在軟件行業(yè)是一個(gè)日益增長(zhǎng)的現(xiàn)實(shí)。此外，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子可以訪問(wèn)許多與防御者相同的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資源。“沒(méi)有什么靈丹妙藥，”這位微軟高管說(shuō)。

因此，網(wǎng)絡(luò)安全團(tuán)隊(duì)正在采用“多維分析”技術(shù)以保持領(lǐng)先，包括網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)和設(shè)備訪問(wèn)監(jiān)控以及跟蹤登錄活動(dòng)和數(shù)據(jù)移動(dòng)。Sahar Rahmani指出，這一切都得益于新興的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。

隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用擴(kuò)展到網(wǎng)絡(luò)安全等應(yīng)用領(lǐng)域，市場(chǎng)分析師預(yù)測(cè)，這些自動(dòng)化技術(shù)將有助于推動(dòng)對(duì)高性能計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的需求。專(zhuān)家表示，高性能計(jì)算市場(chǎng)的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施部分預(yù)計(jì)將在明年達(dá)到80億美元。基于HPC(高性能計(jì)算)的人工智能的需求將受到機(jī)器學(xué)習(xí)和模型訓(xùn)練工作量的驅(qū)動(dòng)而提升。