自互聯(lián)網創(chuàng)立之初，信息安全就成為其中不可或缺的一個環(huán)節(jié)。

或許，人們已經淡忘2000年互聯(lián)網亙古時代的千年蟲危機，3Q大戰(zhàn)時巨頭對網絡安全的寸土必爭，手機移動安全領域的格局初現(xiàn)。但是今年上半年發(fā)生的癱瘓全球多國網絡的勒索病毒，攻擊比例較去年同期幾乎加倍，依然讓專家學者們束手無策、面面相覷。

這一困擾多年的問題似乎很難在短時間內找到解決的辦法。但同時，以物聯(lián)網為核心的無人車、區(qū)塊鏈錢包、智能家居等領域遭遇類似情況時，所造成的傷害，就更加難以估量。

美國最近發(fā)布的《2016-2045年新興科技趨勢報告》顯示，隨著物聯(lián)網的發(fā)展以及日常生活中越來越多的連接，網絡安全將成為網絡世界的首要話題。在眾多的信息安全技術中，人工智能被安全領域專家們認為不多的殺手锏。

在硅谷看這個無數(shù)人期待的領域，人工智能帶來了哪些希望？

時光回到兩個月前。當名為永恒之藍的勒索病毒席卷全球的時候，場面波瀾壯闊：短短24小時內，國內包括中石油，中山大學、南開大學、山東大學、西安電子科技大學以及貴州大學等多所高校、部分企業(yè)機關、銀行紛紛淪陷。

這場災難，國外網站也未能幸免，從5月1日到5月14之間，全球100個國家和地區(qū)發(fā)生超過7.5萬起電腦病毒攻擊事件，感染電腦超數(shù)百萬臺，俄羅斯、英國、中國、烏克紛紛中招，英國的醫(yī)療系統(tǒng)更是直接陷入癱瘓。

然而，更讓人擔憂的是病毒對物聯(lián)網的威脅。

當人們提起物聯(lián)網時，往往想到作為載體的智能硬件和萬物互聯(lián)的云端智能。然而，介于聯(lián)網設備的老舊和技術更新?lián)Q代的不完善階段，黑客們有極大的機會借以突破。以日本和美國的制造廠商為例，使用的工業(yè)機器人往往采用聯(lián)網的智能芯片，機器人公司可以實時監(jiān)控機器人的操作情況。

當網絡病毒的攻擊從IT轉移到物聯(lián)網（IoT）時，現(xiàn)有的安全產品很難迅捷地應對這一威脅，許多企業(yè)也因此受到劇烈波及，包括汽車、家電、醫(yī)院、鐵路等關乎國計民生的重要行業(yè)。

由于受到WannaCry勒索病毒的入侵，本田汽車位于東京西北部的Sayama工廠停產一天；日本希捷集團的家電預定系統(tǒng)因為病毒感染而癱瘓，導致與零售商的交易全部中斷；法國雷諾汽車的多家工廠被迫暫停運作；英國一些醫(yī)院也因此取消了不少工作；德國鐵路系統(tǒng)顯示到達和出發(fā)信息的電子牌，以及部分售票機，也因病毒襲擊而無法工作。

根據(jù)華爾街見聞的報道，日本網絡防御研究所研究員Toshio Nawa稱，襲擊者似乎故意選擇那些若無法快速恢復數(shù)據(jù)就將面臨巨大損失的目標。這類機構容易敲詐，因為他們無法承擔業(yè)務運營中斷而帶來的負面影響和后果。

隱憂由此而來。當下炙手可熱的無人車，如果在未來駕駛的途中突然被黑客入侵，造成的人身安全問題該如何應對？紅極一時的區(qū)塊鏈錢包，通過虛擬貨幣投資ICO產生的巨額財富，一旦再次出現(xiàn)問題又怎么解決？萬物互聯(lián)的智能家居，假設被他人控制，會給個人隱私造成什么樣的傷害？

為什么病毒會對代表未來的物聯(lián)網造成如此大的威脅？日前，在Xtecher與Wisemont Capital共同舉辦的物聯(lián)網沙龍中，數(shù)位來自于信息安全領域的專家就此分享了自己的見解。

物聯(lián)網安全領域首先要解決的，是容器的問題。來自硅谷物聯(lián)網安全公司NeuVector的市場總監(jiān)GlenKosaka告訴Xtecher，他們意識到傳統(tǒng)的網絡安全工具和模型并不能真正應用在容器安全問題中。由于容器具有短期性的特性，在生產環(huán)境中，容器需要不斷地在跨主機和跨數(shù)據(jù)中心部署、更新、移動和擴展。

NeuVector因此使用傳統(tǒng)的防火墻和人工智能的機器學習等方法進行數(shù)據(jù)分析，以便應對快速變化的容器環(huán)境。GlenKosaka強調實現(xiàn)容器環(huán)境的可視化，如何監(jiān)控，以及規(guī)?；蔀榱税踩萜鞯闹刂兄亍Ｎ锫?lián)網開發(fā)團隊真正需要的，是一種方便快捷的管理工具，使容器部署過程自動化。與此同時，針對容器的相應的智能安全工具也非常必要。

事實上，傳統(tǒng)發(fā)現(xiàn)病毒的方式也存在盲區(qū)。物聯(lián)網安全公司ZingBox創(chuàng)始人鄒敘將傳統(tǒng)安全公司通過工程師發(fā)現(xiàn)病毒并提供的解決方案的模式稱為“超級英雄式”。這一基于不同電腦同一病毒的假設廣泛應用于企業(yè)安全服務中。鄒敘本人也沉浸網絡安全領域數(shù)十年，先后擔任Aerohive Networks高級主管，思科-中國高級軟件工程師， Azalea Networks 軟件副總裁等職位。在網絡信息安全領域有獨到的見解和認識。

但在鄒敘看來，更多IoT設備設計獨立，采用不同的芯片、運行系統(tǒng)以及軟件，病毒也完全不同。而隨著未來三年物聯(lián)網設備的爆炸式增長，預計超過10億個設備聯(lián)網，這使得傳統(tǒng)的“超級英雄式”的解決方法很難快速應對針對每一類物聯(lián)網設備的安全方案。

或許人工智能是一個好的辦法。“前段時間，雅虎、LinkedIn和其他網站的很多用戶信息被盜，有很多用戶重新設置了網站密碼，但問題是這些個人信息或者密碼也仍被用在其他網站上。黑客可以用被盜的賬號信息去不同的網站上測試，從而試圖獲取有效的信息。機器學習對于這種類型的行為分析很有效，可以發(fā)現(xiàn)那些與人類正常行為不同的異常行為。” Stealth Security CTOShreyansMehta則以消費端為例，闡述了人工智能的作用。

不幸的是，很多IoT 設備因為沒有保護，如網絡攝像頭，嬰兒監(jiān)視攝像頭等，都會經常被用作載體來攻擊真實的網站。

面對重重困難，萬物互聯(lián)信息安全問題隱患問題到底該如何應對

不約而同，Xtecehr采訪到的專家都提到了人工智能在信息安全領域的未來前景。

GlenKosaka說，容器生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境包括一些安全特性正在快速地變化。因此他們希望在未來的12個月內保持與新環(huán)境同步更新，并提供一些病毒攔截和隔離的安全保護。進而通過機器學習的方法提供更加先進的異常檢測，將積累的大量的容器數(shù)據(jù)，作為一個傳感器，把標準化數(shù)據(jù)提供給其他系統(tǒng)，幫助其檢測異常?！坝行┎《緯摲芫?，不能被實時發(fā)現(xiàn)，這就需要機器學習做一些比較復雜的分析?！彼f，“對我們而言，我們所面臨的挑戰(zhàn)是如何為客戶提供可靠、有價值的安全保護措施。同時，該如何將更多的數(shù)據(jù)提供給其他系統(tǒng)，通過整合更大的數(shù)據(jù)庫，檢測到更多隱藏的威脅?！?/span>

而鄒敘則將人工智能看作解決IoT安全問題唯一的希望。他總結了IoT的兩個特點：第一，IoT設備有專門設計的系統(tǒng)，執(zhí)行相對簡單的任務；第二，IoT設備能收集大量數(shù)據(jù)。因此，與被動查找病毒的“超級英雄式”不同，通過豐富的IoT數(shù)據(jù)訓練AI模型，AI就可以更加快速、高效地鑒別出可能出現(xiàn)的安全問題。也就是說，IoT設備設計時需要完成一系列的任務，從而主動實時地分析并應對潛在的安全問題。

哪里有困難，哪里就有機會。對人工智能在物聯(lián)網安全領域的應用看好的不僅有創(chuàng)業(yè)者，還有投資人。

Oriza Ventures的創(chuàng)始合伙人AlexLiang認為基于人工智能的解決方案是最優(yōu)路徑。他分析了物聯(lián)網的三大痛點：第一，物聯(lián)網設備種類繁多，沒有統(tǒng)一操作系統(tǒng)，無法給每一種設備開發(fā)專門的安全軟件；第二，物聯(lián)網設備終端的計算處理能力有限，無法適用有強大功能的通用系統(tǒng)；第三，物聯(lián)網設備的網絡接連方式是多樣化的，有的通過WiFi，有的通過移動網絡，有的連在機構的邊界安全防護系統(tǒng)以內，有的連在外面。這些特性都使得傳統(tǒng)的安全解決方案無法適用物聯(lián)網安全領域。

“因此，物聯(lián)網企業(yè)需要真正定制化的方案，而這方案正是人工智能通過深度學習模型可以提供的?！盇lex Liang總結說，Oriza Ventures也是ZingBox的早期投資人之一。

同樣投資了ZingBox的Wisemont Capital管理合伙人李峻重點關注人工智能領域。在她看來，AI在應用層面最火熱的是信息安全和醫(yī)療保健。這兩個領域都產生了大量數(shù)據(jù)，人工智能技術可以發(fā)揮很重要的作用?！拔铱催^很多監(jiān)控攝像領域、云領域都有很多垂直數(shù)據(jù)和安全結合的方案。從我個人觀點來說，我認為安全領域的熱度將會持續(xù)，信息安全事件頻發(fā)，很多公司要在安全領域下功夫?！?/span>

然而，就目前而言，人工智能成為解決物聯(lián)網信息安全的良藥也還停留在實驗階段。李峻介紹，“2017是人工智能年，似乎每個公司找我們，都會稱自己是人工智能公司。”解決方案也是五花八門，相關公司有把AI和攝像頭的數(shù)據(jù)相結合的，有做硬件芯片的，也有做整體方案等等 。

因此，如果創(chuàng)業(yè)者希望創(chuàng)辦一家信息安全領域的公司，李峻首先關注的是數(shù)據(jù)的優(yōu)勢：其次，則是公司如何提供實時規(guī)?；慕鉀Q方案；最后，是具體的解決方案，對整個行業(yè)的了解。李峻在最后總結道，“我們看到很多創(chuàng)業(yè)者均來自于頂尖大學研究AI 的博士，但關鍵是你是否了解整個產業(yè)、業(yè)務流程、行業(yè)痛點， 你是否可以吸引客戶來嘗試甚至購買你們的產品?！?/strong>