通過(guò)對(duì)人工智能影響安全運(yùn)營(yíng)的了解，我們可以預(yù)見(jiàn)人工智能的出現(xiàn)將改變大多數(shù)IT和信息安全行業(yè)人員的角色。有部分的行業(yè)人員對(duì)此有著極大的擔(dān)憂，例如擔(dān)心自己會(huì)被人工智能控制的機(jī)器人取代。事實(shí)上，人工智能工具能為信息安全專(zhuān)業(yè)人員創(chuàng)造機(jī)會(huì)，使他們能夠更有效地履行工作職責(zé)，同時(shí)也可利用新洞察來(lái)改善整個(gè)信息安全計(jì)劃，并與SOC之外的其他團(tuán)隊(duì)展開(kāi)更多合作。

在一般的SOC工作中，安全分析員每天查看網(wǎng)絡(luò)流量和來(lái)自不同系統(tǒng)的日志，以確定安全事件是否構(gòu)成需要進(jìn)一步調(diào)查的威脅。而SOC傳統(tǒng)的分工上，一線(Tier-1)分析師負(fù)責(zé)查看警報(bào)，二線(Tier-2)分析師尋找可能的攻擊，三線(Tier-3)分析師執(zhí)行事件響應(yīng)，安全工程師則負(fù)責(zé)想出更好的方法來(lái)使基礎(chǔ)設(shè)施更加安全。

然而，當(dāng)我們把人工智能以及自動(dòng)化應(yīng)用在安全運(yùn)營(yíng)的場(chǎng)景后，人工智能會(huì)代替分析師處理以往相對(duì)低階和繁雜的日常工作，如查看告警、分析、檢測(cè)等等。故此，團(tuán)隊(duì)必須調(diào)整每個(gè)崗位的角色以及職責(zé)，調(diào)整培訓(xùn)計(jì)劃的重點(diǎn)，例如讓分析師建立與人工智能系統(tǒng)合作的技能，建立良好的溝通技巧以便對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)部門(mén)解釋安全問(wèn)題。

在當(dāng)今人工智能持續(xù)發(fā)展的趨勢(shì)下，企業(yè)應(yīng)以不同視角去看待人工智能的使用，特別是人工智能如何影響網(wǎng)絡(luò)安全管理。雖然人工智能的使用為企業(yè)帶來(lái)挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)，但同時(shí)人工智能也能有效解決勞動(dòng)力短缺以及有效提升網(wǎng)絡(luò)安全管理的效果和效率。故此，企業(yè)為有效應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)以及控制風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)及早制定內(nèi)部人工智能安全要求的政策、標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，開(kāi)展對(duì)人工智能的應(yīng)用研發(fā)，構(gòu)建人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全管理能力。在企業(yè)不斷發(fā)展的道路上，人工智能將助力企業(yè)在現(xiàn)今的大環(huán)境中提高生產(chǎn)力及綜合競(jìng)爭(zhēng)力。

機(jī)器學(xué)習(xí)的方法解決人工智能面對(duì)的問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)是通過(guò)一些讓計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)“學(xué)習(xí)”的算法，從數(shù)據(jù)中分析獲得規(guī)律，然后利用規(guī)律對(duì)新樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的方法解決人工智能面對(duì)的一系列問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)計(jì)算機(jī)算法會(huì)不斷進(jìn)行訓(xùn)練，從大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式和相關(guān)性，然后根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果做出最佳決策和預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)來(lái)改善自身的能力，獲得的數(shù)據(jù)越多，準(zhǔn)確性會(huì)越高。

在工業(yè)領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能支撐下的分支深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都屬于人工智能的子類(lèi)目，其中通過(guò)采用深度學(xué)習(xí)的算法計(jì)算數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，做出預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率和人工判斷相差無(wú)幾。將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用在工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)機(jī)器人上，可大幅提升作業(yè)性能，并實(shí)現(xiàn)制造流程的自動(dòng)化利無(wú)人化。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，深度學(xué)習(xí)模型在解釋模型中參數(shù)方面較差，如果在工業(yè)應(yīng)用中除了對(duì)結(jié)果看重外還要求解釋學(xué)習(xí)過(guò)程，這比較難實(shí)現(xiàn)。此外，深度學(xué)習(xí)對(duì)于數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求較高，如果存在缺失值等問(wèn)題，會(huì)有較大誤差。

在本屆高交會(huì)“改變世界的新興科技”主題論壇上，薩摩耶云科技集團(tuán)創(chuàng)始人董事長(zhǎng)兼CEO林建明在主題演講中展示了一份艾瑞咨詢(xún)的報(bào)告。報(bào)告展現(xiàn)了人工智能在各行業(yè)應(yīng)用的成熟度，從中可以看出AI在金融、安防、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、制造等多個(gè)領(lǐng)域滲透率已經(jīng)很高。無(wú)論是市場(chǎng)規(guī)模、場(chǎng)景效果、技術(shù)水平，還是數(shù)據(jù)質(zhì)量、人才儲(chǔ)備、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)等，成熟度都在不斷提升，AI正成為智能社會(huì)的重要基礎(chǔ)設(shè)施。

“我認(rèn)為這一切才剛剛開(kāi)始!“林建明的話擲地有聲。他表示，以機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)都在高速發(fā)展，驅(qū)動(dòng)著新一輪的產(chǎn)業(yè)變革。林建明提出，AI包括三個(gè)層次，分別是：感知智能、分析智能和決策智能，其中能幫助企業(yè)科學(xué)決策的決策智能，無(wú)疑是AI更高層次的應(yīng)用。“在決策智能階段，AI可以通過(guò)對(duì)各行業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜化，洞察信息之間的關(guān)系，不斷優(yōu)化自己的決策能力，從而擁有專(zhuān)家級(jí)別的實(shí)力，輔助人類(lèi)做出更優(yōu)的決策”，林建明說(shuō)，科技正在引領(lǐng)AI向高階決策智能躍遷。小到連鎖水果店如何加盟，大到企業(yè)如何科學(xué)融資，AI已經(jīng)成為很多企業(yè)做出重大決策時(shí)的“智多星”。

積極“擁抱”人工智能，已成為很多企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的共識(shí)。IBM大中華區(qū)客戶成功事業(yè)部總經(jīng)理朱輝表示，IBM今年進(jìn)行了全球AI采用指數(shù)的調(diào)研，結(jié)果顯示，全球企業(yè)對(duì)AI的采用穩(wěn)步增長(zhǎng)，而且呈現(xiàn)出更加成熟的、漸進(jìn)式的趨勢(shì)。