丁海驁

足不出戶，就可以利用智能手機上的APP應用支付電費、水費；身患疾病的人，可以利用胰島素泵和人造心臟，繼續(xù)保持與正常人無異的生活品質(zhì)……生活在今天的人們，正在經(jīng)歷著因科技的深入應用而帶來的生活習慣的改變和社會秩序調(diào)整，并開始將這一切當成理所當然。

然而，世界固然是進步的，同時，世界也是危險的。

在7月6日召開的C3安全峰會現(xiàn)場，亞信安全的工程師現(xiàn)場演示的“GPS劫持”，讓與會者第一次感受到了來自未來的威脅——現(xiàn)場大部分用戶的智能手機的GPS定位被更改到幾百公里以外，時間被修改為一周以前。此時，不僅以往的打車軟件、訂餐軟件都沒有辦法使用，而且所有的即時通訊軟件都會因為時間的調(diào)整而顯得異常錯亂……你所習慣的一切，在一瞬間被輕易打破。

“萬物互聯(lián)不再是幻想小說里的一個世界，物聯(lián)網(wǎng)正在把人們的家變成自動化的生活空間，我們的生活變得更加的便利，這使得我們變得更加依賴和信任物聯(lián)網(wǎng)?！盓DUARDO E. CABRER，美國特勤局前首席安全官、趨勢科技全球首席安全官所強調(diào)的，同樣也是我們所擔心的：互聯(lián)網(wǎng)在將各種高新科技導入人類生活的同時，也會帶來更多的風險，持續(xù)地選擇性關注，很可能會讓人類在不久的將來，失去對整個物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的掌控能力。

物聯(lián)網(wǎng)的剎車踏板

事實上，這種來自互聯(lián)網(wǎng)的威脅從來沒有停止過。早在2013年，美國最著名的黑客巴納比·杰克就曾經(jīng)宣稱，他能掃描到方圓100米之內(nèi)的所有胰島素泵，并識別它們的注冊碼，將這些注冊碼程序化，并將它們分配給全部300個單位的胰島素。這對于一型糖尿病患者來說，是致命的威脅。在此之前，杰克還計劃當眾演示劫持心臟起搏器的全過程：在9米之外入侵植入式心臟起搏器等無線醫(yī)療裝置，然后向其發(fā)出一系列830V高壓電擊，從而令“遙控殺人”成為現(xiàn)實。

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)在各個領域的不斷深度應用，萬物互聯(lián)時代的開啟，來自網(wǎng)絡的威脅開始具有了更強的滲透能力——它們從最初僅指向特定組織和特定行業(yè)的破壞，開始具有了滲透到每個人、每個企業(yè)或組織的能力。

根據(jù)Gartner的預測，到了2018年，全球?qū)⒂谐^20億部智能設備被使用并連接起來，覆蓋到基礎設施、醫(yī)療健康、交通、環(huán)境和工業(yè)企業(yè)的設備。

由此，我們甚至可以肯定的一點是：在物聯(lián)網(wǎng)的時代，“巴納比·杰克”們就不再受到攻擊距離的限制，他們可以隔著半個地球，控制一個人所佩戴的智能設備、一輛高速行駛的汽車、一條正在工作當中的生產(chǎn)線、一個正在進行手術的醫(yī)療器械、一個正在不斷供電的核電站……

看到這兒，你是否還覺得萬物互聯(lián)的未來，只有一片燦爛的活色生香嗎？

我們正在處在人類歷史上科學技術持續(xù)高速發(fā)展的階段，因此我們往往不自覺地踩下加速的“油門”，希望這種進步快些、更快些。但是請注意：無論是怎樣的科學技術，都必須處在于一個安全可控的情景下，才能真正為人類創(chuàng)造向上的價值——安全可控，在這個時候就應該成為科技發(fā)展的應用邊界和倫理便捷。換句話說：保障互聯(lián)網(wǎng)安全，就應該是目前包括物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、智能制造等一切依賴新技術實現(xiàn)某種變革的剎車踏板。

從這個角度看，互聯(lián)網(wǎng)安全在未來的一段時間，都將成為控制和影響整個行業(yè)發(fā)展速度、方向和應用邊界的重要準則。

面向未來的機器學習

知易行難，即便我們意識到物聯(lián)網(wǎng)所聯(lián)結的20億臺智能設備存在風險，但是如何發(fā)現(xiàn)并阻斷潛在的攻擊，依然不是一個簡單的問題。

這不僅由于涉及到包括IT、CT（電子通信技術）、OT（運營技術）等諸多原本區(qū)隔明確的領域和學科，使得整個互聯(lián)網(wǎng)安全的鏈條正變得更長，更復雜；更重要的原因，是物聯(lián)網(wǎng)讓來自互聯(lián)網(wǎng)的攻擊變得更加容易、快速、隱蔽，且無所不在——原本的防病毒思路和方法，在這種“風險無所不在”的環(huán)境里，必然顯得捉襟見肘。

在本次C3安全峰會上，亞信安全首次曝光了利用機器學習技術和其他防護技術的融合創(chuàng)新，推動人工智能安全在網(wǎng)絡安全的應用實踐。

“早在1986年，美國的斯坦福研究中心就提出來用數(shù)據(jù)統(tǒng)計的方法檢測入侵，利用類似機器學習的方法對垃圾郵件進行技術分類，這已經(jīng)是20年前的事情?！蓖瘜?，亞信網(wǎng)絡安全產(chǎn)業(yè)技術研究院副院長認為：面對當今萬物互聯(lián)的清晰未來，機器學習實際上可以為人類提供了一個多維度特征的、有效的、廉價的、低成本解決方案的技術基礎。

基于AI的安全引擎在數(shù)據(jù)、特征識別、算法、模型等層面的積累，亞信安全綜合使用三代技術手段，分別將基于特征碼比對的第一代技術、基于行為分析的第二代技術和基于機器學習的第三代技術進行融合創(chuàng)新，利用有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的方法，對抗勒索病毒和惡意程序，在提升檢測率的同時減少誤判率，可實現(xiàn)UBA、高級威脅態(tài)勢感知以及網(wǎng)絡反欺詐能力。

同時，在亞信安全防毒墻網(wǎng)絡版OfficeScan 12中，也通過使用了跨代整合技術，實現(xiàn)了AI-機器學習技術和其它防護技術融合創(chuàng)新，為用戶的數(shù)據(jù)安全提供更高效的全面防護。

“面對機器學習安全技術，應該保持謹慎的態(tài)度，將其當做安全工具的升級（Level UP）?！蓖瘜幊姓J包括亞信在內(nèi)的安全廠商，對于機器學習的應用還僅僅處在初級階段，他強調(diào)，將人工智能應用于網(wǎng)絡安全需求滿足幾個必需的條件：用于網(wǎng)絡安全分析所需要的大量、持續(xù)性高質(zhì)量的數(shù)據(jù)；對網(wǎng)絡安全特征標簽的正確提?。贿m合網(wǎng)絡安全場景的機器學習算法；以及了解機器學習算法的數(shù)據(jù)專家和熟悉網(wǎng)絡安全技術的高水平專家，只有當這些條件同時具備，才能研發(fā)出真正的幫助企業(yè)抵擋安全威脅的核心技術。

從這個角度看，解決物聯(lián)網(wǎng)安全問題還有相當?shù)某砷L空間。

寫在最后

以往，我們討論云計算所存在的數(shù)據(jù)風險，也曾經(jīng)討論人工智能對人類價值的挑戰(zhàn)，但是對比在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的安全隱患，顯然后者來得更實際，也更迫切——失去了安全性為保障的物聯(lián)網(wǎng)應用，無論體現(xiàn)形式是智慧城市，還是智能工廠，都將以一種沒有約束的方式恣意成長，任意滲透，從而為更多的網(wǎng)絡攻擊留下更多的漏洞和機會。這無論是對用戶還是整個人類社會，都是一種極不負責的態(tài)度。選擇機器學習的方法來對抗無所不在的威脅，或許是目前能想到的最具有效率，也是最有可能見到效果的方法。尤其，由具有相當CT背景的亞信安全來推動，則更有可能在由電信運營商和互聯(lián)網(wǎng)構成的完整安全鏈條上，實現(xiàn)某種程度的價值和方法的統(tǒng)一，達到更佳的效果。從而，讓安全問題，不再成為妨礙物聯(lián)網(wǎng)技術和應用進一步推廣的絆腳石。