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专访丨国际信息安全与数据协会主席庞韶宁:信息安全是一门数据科学

更新时间  2011-02-16 20:43 阅读
本文摘要:近年来,网络信息安全问题层出不穷,网络安全反攻击日益规模化和自动化,市场对安全检测的需求从点到面扩展。以前业界解决问题的时候,网络信息安全的问题意味着它来自于技术角度。 现在感谢AI的发展,可以看到更多网络安全领域的小伙伴有了独特的方式,想用人工智能来解决尚未解决的安全问题。但到目前为止,新的人工智能技术还没有得到广泛应用。近年来,业界也在火的深度自学方面下了很大功夫,如恶意代码检测、异常不道德分析、自动攻防等。但实际效果和产业化还有一定差距。

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近年来,网络信息安全问题层出不穷,网络安全反攻击日益规模化和自动化,市场对安全检测的需求从点到面扩展。以前业界解决问题的时候,网络信息安全的问题意味着它来自于技术角度。

现在感谢AI的发展,可以看到更多网络安全领域的小伙伴有了独特的方式,想用人工智能来解决尚未解决的安全问题。但到目前为止,新的人工智能技术还没有得到广泛应用。近年来,业界也在火的深度自学方面下了很大功夫,如恶意代码检测、异常不道德分析、自动攻防等。但实际效果和产业化还有一定差距。

此外,深度自学固有的结果可解释性弱、鲁棒性严重不足等缺点也没有明确的解决方案。基于这种情况,一鸥通过Skype采访了国际信息安全与数据协会会长、新西兰理工学院计算机科学系终身教授庞少宁,探讨了AI在网络信息安全领域的应用。

AI网络信息安全,数据是突破口。根据《信息安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》,2017-2021年行业填充增长率为23.2%,2021年行业整体规模将超过630亿元。其中,IDC的数据显示,2017年,全球组织在该领域的投资已经超过创纪录的817亿美元,预计到2020年,信息安全投资将达到1016亿美元左右;据高德纳统计,2017年全球网络安全支出为891亿美元,到2025年将超过1800亿美元。

国家在信息安全领域的支出不足以证明网络信息安全的重要性,但投资支出的快速增长也反映了解决信息安全问题的棘手程度。庞少宁指出,网络信息安全是一个复杂的问题,涉及诸多因素。以前我们主要是从技术角度考虑信息安全的问题,但是如果改变思维方向,比如数据,结果就不一样了。

众所周知,深度神经网络对数据的依赖很大,数据越多,神经网络训练的模型分类效果越差,预测精度越低。基于这一原则,将深度神经网络应用于信息安全,整合足够且唯一的大数据,自然可以充分发挥其仅次于深度的优势。庞少宁回应说,在一个数字化的世界里,信息安全就是数据科学。

目前,他正在与东京大学信息安全中心合作,试图找到解决问题企业信息安全问题的总体解决方案。该方案的思想是为了信息安全而构建大数据。

如果我们从内到外,从硬到软,从实体到虚拟世界,从企业的各个层面收集数据,收集到的数据之和就构成了信息安全的大数据。“这种数据的特点是完整。任何类型的反击都会留下痕迹,留下的痕迹在我们通过AI创建的大数据中是不存在的。通俗的解释是黑客明明提了个问题,我们也没说答案是什么。

但是我们发现了一个很大的子集,这个子集里不存在答案。”庞少宁说。据庞少宁透露,该项目已经获得300万美元的资金反对,开始打造信息安全大数据。在校园网络环境下,他们收集了包括流媒体在内的5大类20多个安全相关数据。

项目启动三个月后,已经收集了300TB,预计一年后收集的数据不会减少到1000TB。搭建产、学、投之间的桥梁,助推学术研究产业化,指出网络信息安全早已不是实验室技术,本世纪初已转入以大工业体系为基础,以企业创造力为驱动的时代。以美国为例,学术界和工业界已经有了比较成熟的分工合作体系和运行机制。从美国主要大学的角度来看,斯坦福大学将把科研和人才培养体系与政府和企业的市场需求联系起来;加州大学伯克利分校每年都会召开一次行业交流会议,让实验室的每个成员都能与行业人员交流。

从工业界的角度来看,为了未来的可持续发展,企业不会非常重视与学术界的联系。例如,在近年来出现的企业主导的资助模式中,一些公司率先为大学实验室提供有针对性的资助,以建立学校和企业之间的互利关系。然而,学术研究成果不能慢慢应用于工业。

关于如何推动学术与产业融合,庞少宁告诉他一鸥:“任何项目首要考虑的都是资源。对于投资界来说,他们必须找到好的项目来投资,但行业内很多这样的投资项目一般来源于学术界;对于行业来说,一方面要有资金,另一方面也不会指望从学术界找到有用的人才;就学术界而言,预计不会与其他两个圈子合作。

这样,活跃的资本力量获得了行业的助跑和催化剂机制,而前沿的研究成果获得了行业的创意方向,企业性质是实施的主体。这三种力量相辅相成,共同推进行业发展。建立这三方的沟通平台,也是我当初ACSS的目的之一。”据了解,第二届人工智能与信息安全新技术国际论坛(ACSS)也将在重庆举行。

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作为本次论坛筹委会主席,庞少宁解释说,ACSS有以下三大特点:第一,论坛的主题是人工智能和信息安全。是信息安全和AI的交集,两个领域的空套不会产生不同的思想火花;第二,它为学术界、工业界和投资界的人士提供了一个平台。

一个行业的发展必须结合各种力量。它不仅要由产业和投资共同推进,还要从学术界获得新的方向。第三,获得了新西兰与中国交流的平台。论坛邀请了新西兰等多个国家的信息安全领域的学者进行交流和分享,可以共同促进安全领域的技术发展和创造力。

权利和多样性是创造力的基石。上面提到人才,就不得不提今天的中西教育。前有虎妈,后有鹰爸。

中国的中考和大学毕业生问题也是每年微博榜单上全民关注的热点问题。在这一点上,中西教育往往不是小黑比较的。

庞少宁可以说对中西教育的差异有着深刻的理解。庞少宁博士毕业于上海交通大学,在韩国浦项科技大学做博士后,后赴新西兰专攻教育研究。对于早年拒绝接受语文教育的他来说,突然把功能叫到另一个陌生的教育环境,自然对味道有了深刻的体会。大概交流了半个小时,庞少宁在谈到这个问题的时候激动的声音传到了视频的最后。

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在交流的过程中,他多次强调和重复“正确、学术、多样”这几个字。首先是科研群体的文化多样性。他指出,一个群体的文化或种族的多样性越强,不同的想法和观点的影响就越强烈,这个群体的创新能力就越强。

说到这里,他拒绝了一点在纽约演讲的经历,并对纽约的文化多样性深感惊讶。事实上,在我们的集体想象中,纽约仍然是现实中一个吸引人的生动的地方。在泰州科尔的小说《对外开放城市》中,作者写道:“城市中的每一个居住区都可能被不同的物质所包含,每一个居住区都可能有不同的气压和心理重量:昏暗的灯光和缓慢的店铺、住宅项目和豪华酒店。T 他指出,一个人(科研个体)只有在最开放的身心状态下,才能充分发挥想象力和创造力。

西方认可的高端人才,比如大学终身教授,70%的研究动机来自专业爱好和坚持,30%来自兴趣。30%的利息也和公共研究经费有关,个人利益基本都有涉及(如果有,只体现在有没有参加国际学术交流的经费)。庞少宁根据目前的教育现状提出了以下两点建议:一方面,我国有56个民族,科研群体的多样性可以击败世界上大多数国家,但与汇集世界各民族的美国相比,群体文化的多样性就差得远了。

我们应该努力把更多不同国家和民族的优秀人才带到中国进行科学研究,我们也应该努力在世界各地投资科学研究。在这一点上,华为就是一个成功的例子。得益于此,华为不会有更多的创意和突破,来源也不会更全球化。

另一方面,要让我们的高端人才无忧无虑的做研究,让他们在科研上输不起,哪怕实验或者项目结束一百次,他还是教授。科研管理要从强介入个人利益的方式向弱介入有保证的方式转变,从凸管理的年度考核模式向宽松的三年或五年总结承诺转变。

只有这样,科研个人的创造力(尤其是从零到一的完全创造力)才能超过第二好。庞少宁教授主要研究大数据分析与信息安全和人工智能(云计算)的应用。目前还担任国际信息安全数据挖掘大赛、国际AI x网络安全峰会(ACSS)创始人、筹委会主席等职务。曾主持新西兰科技部、基础工业部、国家健康研究协会等多项国家重点项目。

多次获奖,包括2008年IEEE国际数据挖掘人工智能研讨会最佳论文奖,2012年新西兰理工学院工程系杰出科研成就奖,2015年国际信息安全与数据挖掘研讨会最佳论文奖。此外,他还是《神经网络》杂志的事件编辑、《计算智能》杂志和《传感器》杂志的客座编辑。同时也是2018伦敦AI峰会深度神经网络应用综述专家。今年除了主论坛,ACSS还减少了信息技术院长分论坛,邀请了10位中外名校计算机与电子工程学院院长,主要讲人工智能与信息安全教育。

论坛网站:http://acss.csmining。


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