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發(fā)布時間：2024-08-30 閱讀次數(shù)： 1578 次

一、人工智能技術概述

人工智能正加速發(fā)展，且廣泛應用于社會生活的方方面面，從生物特征識別、計算機視覺、人機交互、機器學習、知識圖譜、自然語言處理到大模型的應用，人工智能不斷推動著行業(yè)革新和產業(yè)升級。生物特征識別技術使得設備更安全、個性化，廣泛應用于智能手機解鎖、機場安檢等場景。計算機視覺技術讓機器能夠理解和解釋視覺信息，在新能源汽車自動駕駛和醫(yī)療診斷中的影像分析等場景下得到了顯著的應用效果。人機交互技術的進步使智能設備的使用體驗更加友好，如通過語音助手和自動翻譯工具打破語言障礙、通過手勢和情感識別等技術使得人機交互更加自然。機器學習在數(shù)據分析和預測中占據核心地位，從金融風控到智能推薦系統(tǒng)，其應用無處不在。知識圖譜幫助機器理解和組織海量信息，可用于改進搜索引擎和智能問答系統(tǒng)。自然語言處理使計算機能更流暢地理解人類語言，廣泛應用于聊天機器人和語音識別分析系統(tǒng)。最近，大模型的應用推動了這些技術的融合與創(chuàng)新，如生成式預訓練變換器模型在文本生成、圖像識別等多模態(tài)任務中展現(xiàn)出了驚人能力。這些技術的結合和交叉應用不僅擴展了人工智能的邊界，也為我們解決更多復雜問題提供了可能，標志著人工智能正逐步成為現(xiàn)代社會不可或缺的一部分，為我們的生產和生活提供了諸多創(chuàng)新和便利^[2]。

二、人工智能在數(shù)據安全中的雙刃特性

人工智能既能推動經濟社會發(fā)展，也會帶來各種類型的安全風險，是一把雙刃劍^[3]。伴隨著人工智能的不斷應用，使得其在網絡安全領域的風險也日益凸顯，尤其是數(shù)據安全問題，需要引起大家的高度重視。一是人工智能應用的合法合規(guī)問題，不法商家可利用人工智能技術對消費者進行價格欺詐、虛假宣傳、誘導消費、侵犯隱私等違法行為。犯罪分子可利用人工智能技術實施生物特征偽造、精準詐騙、智能駕駛攻擊等犯罪行為。二是人工智能得發(fā)展需要大量的數(shù)據來訓練和優(yōu)化模型，一旦數(shù)據在采集或處理過程中遭受到篡改、破壞和濫用，會對人工智能的性能和可信度產生不可預見的影響。三是人工智能降低了安全攻擊的門檻，使得安全攻擊方式更加多變、攻擊頻次更高、攻擊行為更加精準，進一步加劇了數(shù)據安全風險。

圖1 人工智能在數(shù)據安全領域的雙刃劍效應

正因為人工智能具有雙面性，過分放大其優(yōu)點或者弊端都是不可取的，各行業(yè)各領域在進行創(chuàng)新應用時都應當先充分理解人工智能的雙重性質（如圖1）。人工智能的高速發(fā)展加劇了數(shù)據安全風險，數(shù)據安全亦是人工智能健康發(fā)展的關鍵保障，利用人工智能又能全面提升數(shù)據安全的綜合能力。我們需要采用辯證和積極的心態(tài)來理解人工智能時代的數(shù)據安全保障工作，在全面分析數(shù)據安全風險的基礎上，充分挖掘數(shù)據安全管理和技術等各方面的智能化需求，再合理利用人工智能來使得數(shù)據安全保障工作更加高效、有序。

三、數(shù)據安全領域下的智能化需求

數(shù)據安全是一項體系化、持續(xù)性、需要多角色協(xié)同參與的復雜工程，從規(guī)則、建設、使用的視角來看，數(shù)據安全工程內容包含戰(zhàn)略方針制定、管理體系建設、技術能力建設、持續(xù)安全運營等主要環(huán)節(jié)。在戰(zhàn)略方針制定階段，需要結合合規(guī)政策要求、業(yè)務發(fā)展需求、風險控制需求、技術創(chuàng)新需求等各方面信息和情報，進行分析和決策，明確數(shù)據安全工作的目標和路徑。在管理體系建設階段，面對多角色的協(xié)同機制、復雜的數(shù)據安全合規(guī)要求、業(yè)務場景下的數(shù)據安全風險，需要制定涵蓋從戰(zhàn)略方針、管理要求、規(guī)范指導、執(zhí)行過程的制度文件體系，且需要定期更新和優(yōu)化^[4]。在技術能力建設階段，需要考慮如何利用成熟穩(wěn)定的數(shù)據安全技術來實現(xiàn)數(shù)據全生命周期過程的有效管控和保護，其中還需要重點考慮新技術和新架構與傳統(tǒng)方案的融合。在持續(xù)安全運營階段，需要遵循管理要求和流程，利用技術工具，圍繞數(shù)據處理活動的全生命周期開展數(shù)據安全識別、防護、檢測、響應和恢復等常態(tài)化事務。

結合以上數(shù)據安全體系工程各環(huán)節(jié)的主要工作內容，綜合分析來看，數(shù)據安全工作的難度和挑戰(zhàn)，可以從四個方面進行分析。一是數(shù)據識別與梳理的挑戰(zhàn)。數(shù)字經濟生態(tài)下的數(shù)據規(guī)模大、且類型繁多，依賴傳統(tǒng)工具結合人工梳理、盤點的治理方式已無法滿足當今數(shù)據應用的需求。二是數(shù)據處理活動監(jiān)測的挑戰(zhàn)。隨著數(shù)字化轉型的深化，企業(yè)業(yè)務的深度融合，各業(yè)務活動的融合和協(xié)同，使得數(shù)據應用和流轉更加頻繁，數(shù)據面臨的各類處理活動更加豐富和多元，依靠傳統(tǒng)的監(jiān)測和分析技術已經無法全局感知數(shù)據的分布和流轉態(tài)勢。三是數(shù)據安全保護效率和準確性的挑戰(zhàn)。面臨大規(guī)模、不斷流轉和變化的數(shù)據，隨之而來是不斷變化和升級的數(shù)據安全威脅，如何利用新技術、新架構來降低各類數(shù)據安全威脅利用脆弱性的可能性，并將風險的影響程度控制到最低，是當前需要重點關注的問題。四是數(shù)據安全日常管理的挑戰(zhàn)。例如數(shù)據安全管理體系的制定和維護、數(shù)據安全監(jiān)督檢查、數(shù)據安全審計評估、數(shù)據安全考核評價等管理事務，涉及到對上級多層級法律政策和監(jiān)管要求的銜接，也涉及到與業(yè)務管理、數(shù)據管理、傳統(tǒng)網絡安全管理工作的協(xié)同和配合，如何利用人工智能技術提升數(shù)據安全管理的協(xié)同效率，提升管理過程中的文案編制效率也是需要面臨的重要挑戰(zhàn)。

四、人工智能在數(shù)據安全領域的應用

面對人工智能時代下的復雜數(shù)據安全問題，本文認為其破局關鍵便是通過人工智能全面賦能數(shù)據安全管理和技術的各個環(huán)節(jié)，通過各類人工智能技術與傳統(tǒng)解決方案的融合，構建智能化的數(shù)據安全體系。本文認為可以從下述幾個方面展開數(shù)據安全智能化的建設。

（一）數(shù)據安全決策輔助

通過人工智能技術從海量合規(guī)政策、威脅情報、行業(yè)動態(tài)、最佳實踐中快速識別和學習規(guī)律，從中挖掘和分析出有價值的信息，并進行智能化的決策分析，為領導層針對性的提供適合組織合規(guī)監(jiān)管、業(yè)務發(fā)展、風控防范所需的數(shù)據安全方針和策略。在合規(guī)政策分析方面，自然語言處理技術能夠自動解讀和比較法律法規(guī)文本，幫助企業(yè)快速了解政策變化并保持合規(guī)。其次，威脅情報分析中，機器學習和數(shù)據挖掘技術協(xié)同工作，通過分析歷史威脅數(shù)據識別模式，預測未來可能的威脅趨勢。在行業(yè)動態(tài)分析方面，機器學習用于梳理和分析行業(yè)報告和新聞，提供市場趨勢的定量預測。最后，在最佳實踐分析過程中，知識圖譜技術能夠將不同來源的最佳實踐知識整合起來，形成易于查詢的知識庫，以支持決策制定。可以通過人工智能在安全戰(zhàn)略規(guī)劃中提供全面的分析和決策支持，從而提高了規(guī)劃的效率和質量。

（二）數(shù)據安全智能評估

數(shù)據安全評估過程中，涉及到問卷調查、人員訪談、文檔查閱、配置查驗、旁站驗證、技術檢測、專家分析、編制報告等多個步驟，要求評估人員具備豐富的專業(yè)知識和實踐經驗，且每個環(huán)節(jié)都需要投入大量人力。將人工智能技術應用到數(shù)據安全評估過程中，一方面可以降低實施人員技術門檻，另一方面也能極大程度提升評估過程的效率和質量。實現(xiàn)智能評估的過程中，主要采用自然語言處理、機器學習、知識圖譜等技術。首先，通過知識圖譜構建動態(tài)更新的評估指標知識庫。其次，利用機器學習和自然語言處理生成調研問卷。然后，利用流程自動化技術，能夠按照預設的邏輯自動下發(fā)問卷，確保信息收集的及時性和規(guī)范性。接著，通過智能填報技術，可實現(xiàn)對調研信息的智能識別和自動填充，能夠準確解析問卷內容并輔助工作人員快速完成信息錄入。最后，通過數(shù)據整合分析技術，自動對收集到的信息進行清洗、分類和匯總，自動生成評估報告，并利用機器學習算法模型挖掘數(shù)據間的關聯(lián)和趨勢，為后續(xù)的風險分析提供科學、精準的數(shù)據支撐。

（三）智能制定數(shù)據安全制度

數(shù)據安全合規(guī)管理過程中面臨著來自國家、地區(qū)、行業(yè)等多層次不同維度的監(jiān)管，企業(yè)在建立數(shù)據安全管理體系時，需要以合規(guī)為基線，銜接各方面監(jiān)管要求，將數(shù)據安全責任與義務轉化為企業(yè)的數(shù)據安全管理內容。在合規(guī)政策的匯編、責任事項的分解、工作任務的分配、安全要求的設計等方面需要投入大量人工開展文案工作。在人工智能時代下，應當利用自然語言處理、機器學習等技術來提升寫作效率和質量，可以利用詞法分析、實體抽取、實體鏈接、語言模型等自然語言處理技術來解析各類合規(guī)政策文件，提取責任義務相關條款。進一步通過利用語言模型、詞法分析、語義相似度等技術，建立企業(yè)內部數(shù)據安全管理要求與法律法規(guī)、行政法規(guī)、部門規(guī)章、地方規(guī)章、技術標準等文件之間的關聯(lián)關系，當這些文件發(fā)生變化時，可以自動化提示管理人員，并給出修改建議，不斷更新和維護企業(yè)數(shù)據安全管理體系。

（四）智能預測數(shù)據安全風險

人工智能技術可以通過大規(guī)模數(shù)據分析，準確地識別和預測各類數(shù)據安全風險。首先，需要選擇選取可解釋性強的深度學習模型，為實現(xiàn)有效識別數(shù)據安全風險的目的，可以采取可解釋的卷積神經網絡、膠囊網絡、神經網絡決策樹等方法^[5]。其次，對特征分量進行識別與提取。然后，構建基于語義的數(shù)據處理活動行為風險知識庫，通過對網絡流量、應用日志、安全日志數(shù)據等信息進行實時監(jiān)測和融合分析，自動識別異常行為和惡意攻擊等數(shù)據安全威脅，預測可能發(fā)生的數(shù)據安全風險。

（五）智能識別敏感數(shù)據

通過機器學習、自然語言處理技術識別數(shù)據集中的關鍵信息和模式。首先，可以收集包含企業(yè)各類數(shù)據的訓練集，對每個樣本進行標記，為后續(xù)模型訓練提供基礎。然后，從原始數(shù)據中提取關鍵特征，以便機器學習算法更好地理解數(shù)據。接著，基于自然語言處理技術對數(shù)據內容進行處理后，進行特征匹配后選擇適當?shù)乃惴?。最后，通過訓練集對選定的算法進行反復訓練，系統(tǒng)學習以后會提煉出這些文件的共同點生成敏感數(shù)據模型，將經過訓練和評估的模型部署到實際應用中，用于實時監(jiān)測和識別敏感數(shù)據。

（六）數(shù)據安全智能管控和保護

數(shù)據在全生命周期視角下需要通過訪問控制、脫敏、加密等等一系列安全措施進行管控和保護，然而在應對大規(guī)模的數(shù)據體量、密集的流動頻次、多樣化的數(shù)據種類，安全措施在實施前，會面臨大量的數(shù)據梳理、場景分析、風險分析和安全規(guī)則設計工作，有效利用人工智能技術能夠大幅提升數(shù)據安全管控和保護工作效率和準確性。一是可以通過生物特征識別技術加強數(shù)據處理過程中的身份鑒別的安全性和效率。二是可以基于自然語言處理、和機器學習技術實現(xiàn)數(shù)據的智能脫敏和脫敏效果的智能檢測。三是可以通過隱私計算技術體系中的聯(lián)邦學習技術，確保在數(shù)據處理和機器學習過程中的數(shù)據安全保護。四是通過人工智能技術實現(xiàn)數(shù)據安全保護策略、數(shù)據安全組件規(guī)則的智能聯(lián)動。首先，基于自然語言處理對數(shù)據安全保護策略進行解析和學習，結合角色、場景、數(shù)據、操作的標簽屬性定義，生成各類數(shù)據安全組件的推薦配置。然后，通過基于機器學習技術持續(xù)動態(tài)關聯(lián)數(shù)據安全風險的監(jiān)測和預測結果。在智能響應數(shù)據安全風險事件的同時，結合對安全組件歷史配置數(shù)據和設備性能分析，動態(tài)更新和維護安全組件配置規(guī)則。

（七）數(shù)據安全行為智能考核

在安全受控的關鍵場所內，部分單位已經通過采用計算機視覺、人機交互技術、自然語言處理等人工智能技術，實現(xiàn)了對工作人員的日常交流、語音通訊、即時聊天、數(shù)據處理、網頁瀏覽、郵件收發(fā)等場景的監(jiān)測與分析。同時，這些單位還通過機器學習算法考核并預測可能存在的數(shù)據泄露風險，并對潛在風險的工作人員及時開展教育和輔導。這不僅提升了工作人員的安全意識、建立了企業(yè)安全文化，也極大地降低了數(shù)據泄露的安全隱患。

五、展望

隨著人工智能技術的不斷演進，在網絡及數(shù)據安全領域，未來將呈現(xiàn)出機器對機器的網絡安全攻防對抗場景，表現(xiàn)為智能攻擊和智能防御的博弈。攻擊方將能夠利用人工智能技術自動搜尋系統(tǒng)的弱點并發(fā)起快速且精確的攻擊，而防御方則能夠即時識別這些攻擊模式，并自動部署相應的防御措施進行攔截和修復。

此情形下安全防御關鍵點在于要利用人工智能技術去構建持續(xù)學習和自適應變化的關鍵能力，以長效的智能化安全能力來擴大防御方優(yōu)勢。防御系統(tǒng)不僅要能夠學習已有的攻擊特征，還要具備應對全新攻擊威脅的能力。此外，網絡及數(shù)據安全產業(yè)生態(tài)的有效協(xié)同也至關重要，通過共享情報和資源，協(xié)同形成一個互聯(lián)互通的強大防御網絡，從而來提高整個智能化生態(tài)系統(tǒng)的安全性與韌性。同時，制定前瞻性的政策和法規(guī)，確保人工智能技術的倫理使用，也是保障安全的重要環(huán)節(jié)。