【网络安全】人工智能如何提前预防网络攻击和甄别谣言？专家解读

随着网络攻击数量和复杂性的增加，人工智能（AI）正在帮助资源不足的安全运营分析师保持对威胁的提前预防。

Cyber security Source: Getty Images

根据澳大利亚网络安全中心（ACSC）2019年7月至2020年6月的年度网络威胁报告，仅在澳大利亚，平均每天就有超过6起网络攻击事件，而且大多数都有中度或实质性影响。

新南威尔士州大学计算机科学与工程学院副教授Lina Yao姚丽娜博士表示，通过从数以百万计的研究论文、博客和新闻报道中分析威胁情报，人工智能可以提供即时洞察力，帮助分析师透过每天数以千计的网络安全警报噪音，大大减少响应时间以及互联网上的误导信息等。

姚丽娜副教授于近期获得了“2021年澳大利亚和新西兰人工智能领域优秀女性奖”（2021 australia and new zealand Women in AI）网络安全人工智能类奖项（AI in Cyber Security）。

她表示，“人工智能的发展，扩充了网络安全、网络攻击的概念外延”。

她说：“像我们熟知的钓鱼邮件、网络勒索、后门程序、黑客攻击，这是我们耳熟能详的一些网络攻击和网络安全威胁。但现在还有一些大家可能没有特别留意到的，但是其实已经在发生的，比如虚假信息、虚假舆论、网络谣言，或者是水军控屏、刷好评或者刷坏评，对我们日常老百姓的生活影响也是蛮大的。”

“这次新冠疫情，有一些谣言会散布的比较广，比如说，吃某种东西然后可以防治（新冠），或者是哪里又有新的集群感染等，这种谣言容易造成社会恐慌，危害社会稳定，不利于政府协同民众抗疫。”

人工智能可更好地甄别虚假信息和谣言

姚副教授表示，类似的不实信息传播情景在美国选举期间就有所体现，而人工智能可以较好地甄别虚假信息和谣言。

她说：“人工智能通过检测内容本身，比如，从文字和图片，乃至视频本身来检测它的可信度大概有多少，同时还会看整个的网络拓补（进行甄别）。”

“‘（网络）水军’就是网络机器人，不是真正的用户，它其实有一些特性是区别于真正的人类用户的，比如，他们彼此之间的联系可能比较少，没有相互关注和相互跟帖，或者互动比较少，账户信息不一致或者和真正的用户有很大差别。”

“如果你通过大数据衡量的话，这种差别其实比较容易看出来。再一个，他们之间的网络拓补会有一些不一样的特性。”

“这几年的深度学习技术可以学习到一些更加复杂的共性，然后帮助我们去区别一个真实的数据和虚假的数据之间的一些更加深入的区别特征。”

“澳州以国家为单位系统性防范网络攻击更高效”

在网络攻击和黑客攻击事件中，中小型企业往往是最大的受害群体之一。姚博士认为，澳州以国家为单位进行系统性地防范网络攻击会更有效率。

她说：“我个人认为，应该是以国家为单位，提供一个比较强有力的、通用性比较强的一个防范系统和防范体系。然后各个企业和个人可以根据自己的需求进行调整和定制。”

“因为网络攻击的量级很多时候是非常大的，如果单凭企业或者个人本身的防御，它其实是比较脆弱的。”

澳大利亚人必须与他人保持至少1.5米的社交距离，请查看您所在州或领地的最新社交限制措施。

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