資訊保安攻防戰從未停過，當方案商引入人工智能（AI）和機器學習（Machine Learning）「協防」，黑客亦懂照版煮碗。不過，Palo Alto Networks 資訊總監 Naveen Zutshi （大圖）表示，黑客欠缺具質素的數據，故想利用人工智能作惡其實不容易。
早已有黑客利用人工智能讓系統自行生成惡意軟件（Malware），但 Naveen Zutshi 表示，人工智能及機器學習的重要元素是數據質素，而黑客難以收集具質素的組織行為數據；相反，Palo Alto Networks 等網絡保安廠商正正具有優質數據用作機器學習訓練保安系統。
黑客數據質素差
最頂尖的人工智能引擎亦需要數據支持。Naveen Zutshi 強調，Palo Alto Networks 已持續收集數據很久，現在已向深度學習（Deep Learning）進發，他認為機器學習 3 大重點包括：雲端數據池、用戶的行為數據分析及邊緣的機器學習。首先是數據池方面，Naveen Zutshi 指 Palo Alto Networks 服務全球 50,000 客戶，其中一半使用 WildFire，並會用雲端服務，在網絡交換檔案和用沙盒（sandbox）技術等行為時，會成為數據池的資源。
收購加強行為分析
至於行為分析，Naveen Zutshi 指 Palo Alto Networks 2017 年收購 LightCyber 這家具有自動化及行為分析的方案商，可在毋須代理程式下分析端點網絡上的行為，還可加上網絡邊緣的機器學習。
資安人工智能攻防戰下，企業反應必須加快。Naveen Zutshi 表示，Palo Alto Networks 提供自動化的網絡保安方案，透過行為分析找出問題，提高效率，企業人力資源便可放在更需要人手處理之處。他又認為，機器學習及人工智能並不能解決所有保安問題，所以要配合傳統的防衛方式，才可保障網絡平安。
Source：ezone.hk