張莉
最近幾年，人工智能，物聯網和大數據是科技和產業界的熱門話題，而這些熱門話題在這個科技時代應運而生，它們影響著千千萬萬的創業者和從業者，這個領域裡每時每刻釋放出來的信息都足以引爆整個行業的所有產業鏈。
人工智能，可以比喻為一個人吸收了人類大量的知識(數據)，不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智能離不開大數據，更是基於雲計算平臺完成深度學習進化。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
- 大數據，則相當於人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。它是人工智能進行深度學習進化的必不可少的基礎。
- 物聯網是互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網絡，不如說物聯網是業務和應用。因此，應用創新是物聯網發展的核心，以用戶體驗為核心的創新是物聯網發展的靈魂。藉助各種信息傳感技術、信息傳輸和處理技術，使管理的對象(人或物)的狀態能被感知、能被識別，而形成的局部應用網絡。
這三者之間形成一種密切的關係，在各自領域相輔相成，互相影響，既然人工智能、物聯網和大數據可以給我們帶來產業規模上的改變，那麼它們又是怎麼樣塑造自身網絡安全的未來？
不得不否認，在網絡安全領域，對威脅的識別，並非一蹴而就，而是漸進發展的過程。在網絡釣魚電子郵件中已有這樣的案例，黑客通過模仿人類的說話習慣和內容，使得企業或個人被入侵時更加難以識別。以後的病毒變種會越來越多，檢測越來越難，規模越來越大，生成的時間越來越短。
我們可以想象，如果幹擾被用在無人駕駛領域，後果則不堪設想。比如，在無人駕駛測試路段德國A9高速公路上，有專門的標識引導無人駕駛車。如果路邊的標識被惡意修改，誤導依賴標識的無人駕駛車，則會造成極度危險的情況。因為算法本身的缺陷，在大規模使用人工智能之後，網絡安全則需要更換思路，設計新的方法。增加分析端的可解釋性、降低算法複雜度、信息安全情報的共享或將解決這些算法上的缺陷。
在大數據領域，它已成為了安全領域新興技術的基礎。回顧近幾年網絡安全行業流行的新概念，從威脅情報、UEBA(用戶實體行為分析)，再到態勢感知、 人工智能 ，底層的基礎都是大數據。可以說，大數據隱藏在各個具體技術的背後，為用戶提供更直接的安全價值。
在企業級用戶安全建設中，以數據驅動安全，實現持續檢測響應的理念，已經被越來越多的用戶所接受。所以，在人工智能、物聯網和大數據應該如何塑造網絡安全的問題上，我們需要增加技術的可控性，比如利用機器學習，為人類迅速提供可靠的方法以快速掃描、解析並響應異常，緩解攻擊和後果。
總而言之，未來人工智能、物聯網和大數據在塑造網絡安全的措施和手段還有較長的路要走，而我們相信，隨著這些技術的發展，這方面問題的解決方法和前景也會愈加明朗。
