3月17日訊 美國五角大樓方面為降低服務器規(guī)模正全力推進聯(lián)合區(qū)域安全堆棧項目，同時為促進改善原有單向數(shù)據(jù)系統(tǒng)間的互操作性正整合各區(qū)域網(wǎng)絡數(shù)據(jù)資源，隨著這兩項工作的開展，IT開發(fā)人員亦親身見證了網(wǎng)絡安全事務面向人工智能（簡稱AI）技術的快速轉(zhuǎn)變。

隨著技術與各類先進算法的持續(xù)演進，新型自主程序能夠?qū)崿F(xiàn)更為廣泛的功能去執(zhí)行實際任務，未來能夠更好地幫助人類程序員與安全專家捍衛(wèi)美國國防部免受網(wǎng)絡入侵與惡意活動的影響。

前任美國國防部首席信息官泰瑞·哈爾沃森表示：

“我認為在未來18個月當中，AI將成為助力人類分析師制定并確立決策結論的一大關鍵性因素。根據(jù)我所觀察到的威脅活動規(guī)模水平，人類已經(jīng)無法單憑自身對其加以應對與解決。”

當前，人們已經(jīng)切實意識到計算機在執(zhí)行一系列程序化功能時其速度與效率已遠超人類，業(yè)界已紛紛開始圍繞AI這一核心開發(fā)各類概念性方案; 盡管AI的優(yōu)勢顯而易見，許多專家認為人類的認知能力是才解決問題、特別是應對快速變化之動態(tài)情況的關鍵所在。

部分安全行業(yè)已經(jīng)在著手集成自動化計算機程序以實現(xiàn)反向誘導，即讓潛在的入侵者們誤以為他們所窺探的為真正的人類活動。舉例來說，來自網(wǎng)絡安全企業(yè)Galois公司的高層管理者們正在研究一種更為復雜的“蜜罐”策略，旨在為攻擊者建立針對性陷阱以收集其相關信息。

Galois公司研究負責人亞當-維克（Adam Wick）表示，“蜜罐屬于網(wǎng)絡欺詐的一種早期版本。我們正在擴大這一概念，并將其進行規(guī)模化延伸。”此類技術的一大關鍵性要素在于利用計算機自動復制人類行為，借此迷惑惡意人士，最終通過網(wǎng)絡流量監(jiān)測或者收集來自攻擊方的重要信息。

他認為:

“其目標在于生成足以誤導攻擊者的流量，從而保證對方無法判斷哪些流量來自真實的人類操作而哪些不是。這種方法能夠生成與人類操作極為相似的網(wǎng)絡會話。而此項策略的關鍵在于生成自動化或者“偽造”流量，用以蒙蔽網(wǎng)絡搜索及服務器，從而確保攻擊者無法辨別其真?zhèn)巍?rdquo;

“計算機偽造的操作活動看起來非常逼真。時至今日，我們?nèi)匀粺o法真正成功地阻止惡意人士入侵我們的計算機。我們所能做到的只有在攻擊者成功突破我們的站點之后，保證其無法從垃圾當中提取出真正有用的數(shù)據(jù)。”

利用水印來識別惡意人士的網(wǎng)絡活動則是另一種更具攻擊性的策略，同樣能夠在一定程度上鎖定并阻止入侵者。

哈爾沃森補充道，

“我們無法預測每一次攻擊,那我們能夠建立起真正無懈可擊的安全系統(tǒng)嗎？答案恐怕是否定的，但利用AI，我們可以通過遠超人類的速度水平對網(wǎng)絡配置進行變更。”

AI方案背后的基本概念就在于對問題進行隔離、加以引導并最終破壞惡意軟件。