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AI打擊網(wǎng)絡(luò)犯罪？缺了人還是不行

據(jù)VentureBeat報(bào)道，隨著網(wǎng)絡(luò)犯罪的興起，從金融、保險(xiǎn)、醫(yī)療到大型電子零售商等各個(gè)行業(yè)的公司，都對其擔(dān)心不已。僅2017年上半年，就有超過20億條用戶記錄被泄露。從這些被黑客竊取的PII(個(gè)人可識(shí)別信息)之中，詐騙者可以獲得用戶賬戶的訪問權(quán)、創(chuàng)建合成身份，甚至還可以制作虛假企業(yè)信息來進(jìn)行各種形式的欺詐行為。所以，企業(yè)正瘋狂地尋求加強(qiáng)自家安全團(tuán)隊(duì)的方法。但巨大的人才缺口導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)招聘十分困難，信息系統(tǒng)審計(jì)和控制協(xié)會(huì)（ISACA）發(fā)現(xiàn)，申請網(wǎng)絡(luò)安全工作的求職者中，只有不到1/4的人符合資格。ISACA預(yù)測，到2019年，全球網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人才缺口將達(dá)到200萬人。作為應(yīng)對之策，許多公司都轉(zhuǎn)向人工智能（AI），希望用AI來填補(bǔ)這些空缺。這就產(chǎn)生一個(gè)非常重要問題：AI警察準(zhǔn)備好了嗎？培訓(xùn)和監(jiān)督最重要 AI顯而易見的好處之一是在不需要人工介入的情況下提供身份驗(yàn)證。通過監(jiān)控隱形數(shù)據(jù)點(diǎn)(即用戶環(huán)境或地理位置）、設(shè)備特性(電話元數(shù)據(jù))、生物識(shí)別技術(shù)(心跳)以及用戶行為(打字速度和風(fēng)格)等，AI可以比人眼更快地驗(yàn)證個(gè)人的身份。許多企業(yè)已經(jīng)看中AI的巨大潛力，正如FICO最新的獵鷹聯(lián)盟模型所展示的那樣，在不增加假陽性率（即用戶未進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)犯罪，但將其判定為犯罪的比例）的情況下，將CNP（生成對抗性網(wǎng)絡(luò)）的欺詐檢測率提高了30%。雖然AI的身份驗(yàn)證能力可能超過人類，但沒有人類的戰(zhàn)略指導(dǎo)來緩解前期沒有足夠數(shù)據(jù)積累的問題，識(shí)別網(wǎng)絡(luò)犯罪依然顯得太過復(fù)雜以至于無法解決?？紤]到網(wǎng)絡(luò)安全環(huán)境的復(fù)雜和基礎(chǔ)設(shè)施的匱乏，從AI警察那里獲得無監(jiān)督的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測依然無法成為現(xiàn)實(shí)。對AI來說，識(shí)別大數(shù)據(jù)中的模式是個(gè)令人印象深刻的壯舉，但這些分析本身并不具備對抗欺詐和消除低效CX的能力。與此同時(shí)，監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)依賴于人力提供的測試用例，以便幫助訓(xùn)練算法。舉例來說，受監(jiān)督算法只是計(jì)算出給定汽車模型和天氣條件的最佳輪胎周長，而不是重新發(fā)明輪子。雖然在某些領(lǐng)域監(jiān)督學(xué)習(xí)的作用有限，但它可以從大數(shù)據(jù)中提取有效模式，并提供可操作的方法。 AI和機(jī)器學(xué)習(xí)能夠分析大量數(shù)據(jù)，并在數(shù)據(jù)中識(shí)別出人類永遠(yuǎn)無法提取出來的模式。但是，為了能更好地檢測欺詐和提供更好的客戶服務(wù)，仍然需要人類來把握方向，并對AI進(jìn)行正確的設(shè)定。準(zhǔn)備與AI首次接觸當(dāng)AI遇到不符合其已歸納出模型的新數(shù)據(jù)集實(shí)例時(shí)，可能需要人類介入來幫助解決這個(gè)問題，并訓(xùn)練算法如何在未來做出反應(yīng)。為了更好地理解這種相互作用，我們用一個(gè)軍事上的例子來進(jìn)行說明。在戰(zhàn)爭中，俗話說沒有任何計(jì)劃能在遇敵后繼續(xù)執(zhí)行。當(dāng)然，你可能會(huì)提前接觸敵軍，但這是否意味著你應(yīng)該在戰(zhàn)斗開始前就放棄原定計(jì)劃呢？不，你應(yīng)該遵循指揮官的意圖，尋找計(jì)劃細(xì)節(jié)和執(zhí)行背后的原因。這樣，即使你的計(jì)劃失敗了，你仍然可以完成你的任務(wù)。同樣，在身份驗(yàn)證中，敵人(騙子)試圖竊取你的信息，他們會(huì)在你的全通道防御中找到新的缺口。這與機(jī)器學(xué)習(xí)的許多常見應(yīng)用形成了鮮明的對比。例如，氣象學(xué)家的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在過去幾年中大大提高了預(yù)測精度。然而，颶風(fēng)并沒有試圖愚弄?dú)庀髮W(xué)家的模型。它們的表現(xiàn)與模型相符，盡管有時(shí)程度會(huì)更強(qiáng)烈，但也是由于氣候變化所致。合格的AI需要能夠識(shí)別欺詐者的新手段。如果不了解網(wǎng)絡(luò)安全指揮官的意圖，AI將無法適應(yīng)這一過程。因此，需要人類來不斷地指導(dǎo)和完善這些強(qiáng)大的算法。有人可能會(huì)問，GAN（生成對抗性網(wǎng)絡(luò)）是不是一個(gè)替代手段呢?在機(jī)器學(xué)習(xí)中，GAN（生成對抗性網(wǎng)絡(luò)）是個(gè)相對較新的概念。本質(zhì)上，他們涉及到兩種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。算法A做一項(xiàng)工作，而算法B則積極地嘗試尋找算法A的漏洞。舉例來說，在某個(gè)GAN圖像處理算法中，算法A試圖識(shí)別給定圖像中是否包含一只鳥。隨著所看的圖片越來越多，它提高了從無鳥圖片中區(qū)分出有鳥圖片的能力。與此同時(shí)，算法B努力創(chuàng)建導(dǎo)致算法A識(shí)別錯(cuò)誤的圖片。應(yīng)用于身份認(rèn)證領(lǐng)域，算法A代表AI認(rèn)證，算法B則代表試圖在你的系統(tǒng)中尋找漏洞的黑客。在有效部署的情況下，GAN在生產(chǎn)模型性能方面的表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)技術(shù)，可以幫助AI主動(dòng)防范未來的犯罪網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)。然而，即使是GAN中，一個(gè)算法也不能理解網(wǎng)絡(luò)安全指揮官的意圖。而這就是監(jiān)督人類再次發(fā)揮作用的地方。防止誤報(bào) 哪怕最好的算法也無法識(shí)別某些邊緣案例，因?yàn)樗惴▋H僅基于歸納決策和過去的經(jīng)驗(yàn)。對于那些歸納規(guī)則的例外，我們需要人類眼睛幫助。否則，看似無辜的客戶互動(dòng)可能會(huì)產(chǎn)生非常糟糕的后果。機(jī)器學(xué)習(xí)算法正在分析大量的數(shù)據(jù)，并在這方面做得很好。但其得出的結(jié)論依然是概率性的，因?yàn)橐?guī)則總是有例外的。就像我們不能百分之百地識(shí)別騙子一樣，即使在制定了無窮無盡的應(yīng)急計(jì)劃之后，有些被疑詐騙的客戶實(shí)際上可能是真正的客戶，這是情有可原的情況。舉個(gè)例子：客戶喬斯（Jose）經(jīng)常使用來自墨西哥的VoIP連接從休斯頓打電話。他在電話里緊張不安，而你的生物識(shí)別行為傳感器也會(huì)發(fā)現(xiàn)。此外，他還試圖從他的賬戶中激活5000美元的電匯。大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（即使在被監(jiān)督的情況下）都會(huì)將其標(biāo)記為欺詐。然而，喬斯解釋說，在他的房子被哈維颶風(fēng)淹沒后，他去了墨西哥和家人住在一起。他需要錢來為他在墨西哥的祖母支付醫(yī)院賬單，而他的祖母從來沒有告訴家人自己的健康狀況有多糟糕。你要怎么做？這是一個(gè)非常棘手的情況，因?yàn)槿绻憔芙^這個(gè)請求，你可能會(huì)損毀公司形象。更糟的是，間接傷害了你的客戶祖母。但欺詐者也經(jīng)常利用天災(zāi)人禍。對于這些情況，算法無法給出令人滿意的答案。雖然在不久的將來，網(wǎng)絡(luò)安全部隊(duì)可能主要由AI組成。但今天，人類在打擊欺詐和追求客戶體驗(yàn)方面仍然是至關(guān)重要的。我們需要能夠識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)安全背后的原因，定義關(guān)鍵的指標(biāo)來監(jiān)控我們算法中的錯(cuò)誤，并對那些不適合AI模型的錯(cuò)誤和誤報(bào)繼續(xù)交給人類決定。王華春

標(biāo)簽：遼陽淮北潛江河南青島漢中百色重慶

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