回归最本质的信息安全

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是时候了解如何与人工智能和睦相处了,因为它可能了解你的一切

2016年12月18日发布

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导语:提到人工智能你能想到什么?工业机器人或特定行业的作业机器?如果这样想,那你就会感觉人工智能的安全问题还离我们很远,讨论这个有什么必要呢?

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提到人工智能你能想到什么?传统观念里我们一般首先会想到工业机器人或特定行业的作业机器,如果你这样想,那你就会感觉人工智能的安全问题还离我们很远,讨论这个有什么必要呢?

但如果我告诉你战胜李世石的AlphaGo就是人工智能,微软Cortana、苹果Siri、亚马逊Alexa,以及其他语音助手应用也属于人工智能时,你还会觉得关注人工智能的安全是没有必要的吗?

谷歌公司展示过一段人工智能概念视频让人印象深刻。视频中家庭保姆机器人通过安装在各个角落里的对话装置,与人畅快沟通,并可以接受语言指令,从事控制电视、电脑,安排出行,告知天气等一系列复杂工作。

事实上,随着技术的逐渐完善,人工智能技术已越来越多地进入到工业、生活等诸多领域。除了工厂,保安、管家、餐饮服务,乃至于大人、小孩的看护服务,也都逐渐开始采用机器人。如果在现实生活中有个人如果要走进我们的生活,我们首先会判定这个人是否安全,同理当人工智能如此了解你时,你会对此无动于衷吗?你愿意让最终由以盈利为目的的公司控制的人工智能如此接近你吗?

人工智能安全与网络安全有何不同?

随着大数据的应用,人工智能逐渐走入千家万户并显示出巨大的市场空间,随之而来的安全漏洞问题同样不容忽视,有些甚至已经显现。

传统网络漏洞带来的损失一般是信息泄露、银行卡盗刷等欺诈、盗窃行为,这些损失往往可以衡量、相对能承受,但现在针对人工智能的网络攻击带来的损失将迅速传导给消费者,甚至会威胁到生命

因此,如何完善现有技术手段加强监管,并利用大数据等创新方式予以制衡,成为需要思考解决的问题。

很明显,很多大企业已经意识到了这个问题,首席安全官 (CSO)就是一个为此而专门诞生的职位,我们先来看一组数据,根据Robert Half的研究,2016年CSO薪酬增长了7.0%,比其他IT高管要高得多,其他IT高管们的薪酬增长率分别是:首席信息官(CIO)4.9%;首席技术官(CTO)5.2%;IT副总裁5.1%;技术主管5.1%;IT经理4.9%。

市场研究机构MarketsandMarkets的数据显示,随着机器学习和自然语言处理技术在媒体、广告、零售、金融和保健领域的广泛应用,人工智能市场规模将从2014年的4.2亿美元增长至2020年的50.5亿美元。而研究机构Gartner称,预计2018年,全世界将有60亿台设备用上人工智能技术,这些设备包括互联网家电、汽车和可穿戴设备等物联网产品。

面对即将到来的人工智能时代,传统方法是无法有效对其进行防御的,以特斯拉汽车为例,特斯拉要实现它的智能化功能,依靠的是遍布车身的上百个传感器将源源不断的数据发送给它的自动驾驶系统,但今年关于特斯拉系统被黑的新闻频频发生,比如利用数据欺诈等手段远程控制汽车,让汽车偏航,甚至逼停汽车造成事故。

再比如当工厂、保安、家政、餐饮服务乃至老人和小孩的看护等都大量使用机器人时,其控制系统一旦被网络攻击,工厂的废品率会大幅升高,小孩、老人的安全会受到威胁。

小编通过梳理从2015年发生以来的网络攻击事件,发现与人工智能相关的事件占比达到60%。包括在2015年12月份,乌克兰的电厂遭到黑客攻击,导致乌克兰西部数百个家庭停电,这是全球首例因为网络攻击导致电厂停电的事故;2016年3月与叙利亚有关联的激进黑客组织对一家自来水厂发起网络攻击后,致使进入自来水中的化学物质含量改变,阻碍了净水过程。

2016年1月,加拿大安全情报局披露了一组数据:加拿大电厂输电网、航空软件等一系列政府基础设施遭受了25次来自国外黑客的攻击,这些攻击都会导致供水、能源、电力乃至学校和医院发生更大的安全事故。

需要警惕的是,针对人工智能的网络攻击有时甚至会威胁到生命。美国政府2015年就曾对医疗设备可能遭受的黑客攻击做出警告,医疗器械被黑客入侵,患者可能因为设备的原因受到伤害甚至死亡,医疗设备可能会被远程修改,以输出致死剂量的药物。

“AI民主化”

人工智能已经成为每个人、每个组织日常生活中必不可少的组成部分。这样做的好处很多,包括让个人和企业效率更高,生产力获得提升。可是,为了提高生产力,我们需要与 人工智能分享我们生活中最隐秘的细节。

那么,我们已经准备好这样做了吗?即使我们意识到这是我们正在做的事情?

为此微软首席执行官萨蒂亚?纳德拉(Satya Nadella)对未来人工智能的设想就很值得我们思考,即现在可能是时候了解如何与人工智能和睦相处了,因为它可能了解你的一切,这个设想被形象的称为“AI民主化”。

由于人工智能关健技术是深度学习,而深度学习又是依靠云计算和大数据的,简单来说三者的关系就是这样:云计算为深度学习提供了平台,大数据为深度学习提供了矿石,深度学习因此才得以在云平台、在大数据中淘出黄金。

就拿网络安全来说吧,我们如果懂得如何与人工智能相处,那么它可以帮助我们解决不少棘手的安全问题,而不用像现在这样整天由于担心黑客攻击担心受怕,在现在的互联网时代,不管是系统或是软件都可能存在一定的BUG,而如何找出这些BUG是既费时又费钱,为此微软上线了一个基于云端的BUG发现项目Project Springfield,这个项目可以帮助铲除包括Windows、Office和其他产品的潜在安全漏洞。

事实上,Project Springfield已经持续开发15年时间,只不过现在将其移到云端了。公司表示在Windows 7研发过程中该项目使用“Whitebox Fuzzing”技术发现了三分之一“价值上百万美元”的安全BUG。

这证明具备了云平台的Project Springfield已经具备了一定的保护网络安全的智能了。

底线:安全是前提和保障

安全是发展的前提,发展是安全的保障,那么怎么保证人工智能的安全呢?既然人工智能依靠的是大数据和云平台,那就从保护大数据和云平台两个办法入手。

移动互联网、车联网、手机、平板电脑、各种各样的智能硬件以及遍布地球各个角落的各式各样的传感器,它们都是大数据的来源和载体,不断地产生数据、分析数据、利用数据。要解决它们的安全问题,也必须要用大数据的方法

另外就是网络基础设施是各类关键信息基础设施中的基础,是网络安全的重中之重,要加强网络基础设施的安全防护,各个企业要建立健全网络数据安全管理制度,并不断加大安全投入、加强安全技术手段提升网络安全的防御能力。

这些说起来容易,但具体如何实施就要看首席安全官是如何发挥了。

本文翻译于venturebeat,如若转载,请注明来源于嘶吼: http://www.4hou.com/info/news/1705.html

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