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機器學習(ML)和人工智能(AI)與大多數(shù)人想象的不太一樣，既不像《星球大戰(zhàn)》中憨態(tài)可掬的R2-D2，也不像蠢萌的機器人瓦力，今天的機器人、復雜算法和超大型計算可從舊有經(jīng)驗中學習，影響未來輸出。

相較于更加基礎的自動化前輩，學習能力給了安全AI與ML應用無與倫比的速度和準確性。但它們尚未達到安全萬靈丹的程度。但AI和ML真不太可能，至少不遠的將來都不太可能，成為所謂的“自愈網(wǎng)絡”。不過，該技術確實帶來了之前沒有的智能防御層，能構建出抵御黑客的關鍵第一響應。

雙刃劍

如果不是因為黑客也同樣擁抱了這些技術，AI和ML真有可能成為網(wǎng)絡安全團隊真正的游戲規(guī)則改變者。這意味著，盡管AI和ML在網(wǎng)絡安全解決方案中占比越來越大，它們卻也越來越頻繁地成為了網(wǎng)絡安全問題的貢獻者。

所以，關于AI和ML，不能孤立看待，而應多方考慮。不能僅從公司所需出發(fā)，還要考慮競爭者也可能在掃描技術中采用AI和ML來鎖定代碼中的安全缺陷或產(chǎn)品中的漏洞，考慮自己該如何保持領先。要考慮黑客可能正在部署什么，以及自己可以怎樣應對。這樣才能更好地制定新策略、程序、過程和應對措施，保證自家企業(yè)安全并發(fā)揮出AI和ML投資的最大效益。

網(wǎng)絡安全就業(yè)前景

IT界剛開始談論AI和ML時，有一種根植于人們思想中的顧慮：機器人會奪走屬于人類的工作。網(wǎng)絡安全行業(yè)中，這純粹是杞人憂天。沒有企業(yè)會真的想要放棄人類對其安全系統(tǒng)的控制，事實上，大多數(shù)公司需要更多的安全專家和數(shù)據(jù)科學家來操作或“訓練”這些軟件。

為什么呢？因為離開了人類的監(jiān)管和持續(xù)輸入，當前的AI和ML軟件就無法可靠地學習和自適應；既不能檢測出數(shù)據(jù)集是否被污染，質疑自己的結論是否正確，也不能保證合規(guī)。實際上，大多數(shù)AI和ML項目在軟件欠缺詢問正確的問題以學習的功能，或者試圖學習卻遭遇有缺陷的數(shù)據(jù)時，都會失敗。而如果不能符合全球法律和行業(yè)特定法規(guī)，未來將有更多的AI和ML項目走向末路。

長遠看，用AI和ML對抗網(wǎng)絡安全威脅能帶來網(wǎng)絡安全人員與數(shù)據(jù)科學家之間更緊密的合作。網(wǎng)絡安全團隊招募數(shù)據(jù)科學家，或者公司企業(yè)開始招聘具備特定數(shù)據(jù)科學技能的網(wǎng)絡安全專家，并非難以實現(xiàn)。最終，這兩種角色甚至會合二為一。

所以，遠不是打消畢業(yè)生學習網(wǎng)絡安全、AI和數(shù)據(jù)科學，這些技術的發(fā)展反而鼓勵學生去選修這些課程，獲取該領域的一些專業(yè)知識。放眼整個IT安全行業(yè)，當前的人才與知識缺口不可能消除，事實上，隨著公司企業(yè)對AI實際應用的逐漸理解，職位空缺可能還會進一步增多。

誰說了算？

人類不能失去監(jiān)管AI和ML技術的能力，尤其不應推卸監(jiān)管AI和ML軟件產(chǎn)出結果的責任。法律界在這方面還有些工作有待完成，但我們已經(jīng)開始看到很多文章在探討AI和ML透明性、可信度和互操作性的問題，特別是在銀行和保險業(yè)這種受監(jiān)管市場中的AI和ML應用方面。

這是一個美麗新世界。不妨擁抱最新的AI和ML網(wǎng)絡安全技術、產(chǎn)品和服務。其中有些將成為真正的行業(yè)轉捩點，你肯定不會想成為最后一個知道它們的人。隨著AI和ML在IT基礎設施中擔負更直接更重要的職能，網(wǎng)絡安全人員有必要及時跟進自己的知識和技能。至少每年要去參加一次AI和ML方面的會議，每季度來一場網(wǎng)絡研討會，每個月讀幾篇高質量的獨立研究報告，這樣你才能對這個美麗新世界中正在發(fā)生的變化有個切實的體會。

這是下一個前沿領域，是時候大膽前行了。