隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，末端網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的安全防護(hù)日益成為網(wǎng)絡(luò)安全體系中的關(guān)鍵一環(huán)。我們有幸采訪到專注于網(wǎng)絡(luò)科技領(lǐng)域技術(shù)開發(fā)的專家滕景偉先生，共同探討如何借助人工智能技術(shù)，構(gòu)建更為智能、主動的下一代末端網(wǎng)絡(luò)安全體系。

在滕景偉看來，傳統(tǒng)的末端網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)多依賴于特征庫匹配和規(guī)則過濾，屬于被動防御模式。面對日益復(fù)雜和隱蔽的網(wǎng)絡(luò)攻擊，尤其是零日漏洞攻擊、高級持續(xù)性威脅（APT）等，傳統(tǒng)方法往往力不從心。而人工智能的引入，為網(wǎng)絡(luò)安全帶來了范式轉(zhuǎn)變。

“AI賦能的網(wǎng)絡(luò)安全，核心在于‘預(yù)測、檢測、響應(yīng)’的智能化閉環(huán)。”滕景偉解釋道。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)可以分析海量的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、設(shè)備行為日志，建立正常的網(wǎng)絡(luò)行為基線。任何偏離基線的異常行為，無論是微小的數(shù)據(jù)包異常，還是用戶行為的細(xì)微變化，都能被系統(tǒng)實(shí)時捕捉并發(fā)出預(yù)警。這種基于行為的檢測，不再依賴于已知的攻擊特征，從而能夠有效應(yīng)對新型未知威脅。

在末端設(shè)備層面，AI的應(yīng)用更具現(xiàn)實(shí)意義。滕景偉以物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備舉例說明：“如今，攝像頭、傳感器、智能家居等海量IoT設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò)，它們通常計(jì)算資源有限、安全防護(hù)薄弱，極易成為攻擊跳板。通過部署輕量化的AI模型，可以在設(shè)備端實(shí)現(xiàn)本地化的異常行為初步分析，僅將可疑數(shù)據(jù)上傳至云端進(jìn)行深度研判。這既減輕了網(wǎng)絡(luò)帶寬和中心服務(wù)器的壓力，也大幅縮短了威脅響應(yīng)時間，實(shí)現(xiàn)了分布式協(xié)同防御。”

AI在自動化威脅響應(yīng)方面也展現(xiàn)出巨大潛力。滕景偉介紹，通過結(jié)合專家知識庫和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，AI系統(tǒng)能夠自動對中低風(fēng)險(xiǎn)的威脅事件進(jìn)行處置，例如隔離受感染設(shè)備、阻斷惡意IP、下發(fā)臨時補(bǔ)丁等。這不僅將安全運(yùn)維人員從重復(fù)性的告警處理中解放出來，專注于戰(zhàn)略規(guī)劃和復(fù)雜攻擊分析，也實(shí)現(xiàn)了7x24小時不間斷的快速響應(yīng)，極大壓縮了攻擊者的“窗口期”。

滕景偉也指出，AI在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用并非沒有挑戰(zhàn)。首先是數(shù)據(jù)隱私問題，訓(xùn)練AI模型需要大量數(shù)據(jù)，如何在保障用戶隱私的前提下合法合規(guī)地利用數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。其次是模型本身的安全性，攻擊者可能通過對抗性樣本“欺騙”AI模型，導(dǎo)致漏報(bào)或誤報(bào)。因此，構(gòu)建“可解釋的AI”和持續(xù)進(jìn)行對抗訓(xùn)練，是確保AI安全系統(tǒng)可靠性的必要工作。

滕景偉認(rèn)為，AI與網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的融合將不斷深化。“下一代末端網(wǎng)絡(luò)安全，將是一個融合了AI、零信任架構(gòu)、邊緣計(jì)算的彈性自適應(yīng)體系。安全能力將不再是外掛的‘補(bǔ)丁’，而是內(nèi)生于每一個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和每一次數(shù)據(jù)交互之中。我們的技術(shù)開發(fā)工作，正致力于讓安全變得更智能、更無縫、更以業(yè)務(wù)為中心，為萬物互聯(lián)的時代筑牢基石。”

在技術(shù)開發(fā)的征程上，滕景偉及其團(tuán)隊(duì)正聚焦于算法優(yōu)化、輕量化模型部署、異構(gòu)設(shè)備兼容等具體難題，推動AI安全能力在各類末端場景的落地生根。可以預(yù)見，隨著技術(shù)的不斷成熟，一個由AI深度賦能、主動免疫的下一代網(wǎng)絡(luò)安全圖景，正在緩緩展開。