發布源:深圳維創信息技術發布時間:2020-09-16 瀏覽次數: 次
AMD CTO:下一代數據安全將依賴芯片和人工智能
隨著消費者、企業以及政府所面臨的威脅不斷增加,人們迫切需要融合芯片和軟件的智能安全解決方案。
面對當今的安全威脅,我們要做的不僅僅是對已知威脅進行掃描。
這種被動反應模式已經被實時分析所取代,利用復雜模型、行為分析以及人工智能(AI)快速區分有效和惡意用戶活動,而這些復雜模型依賴的則是融合了CPU、GPU以及專用安全芯片的大規模高性能計算。
安全是一項工程挑戰,因為要想實現安全,系統必須考慮到一系列因素,而這些因素全都依賴于越來越高的計算能力。
就以認證這種最基本的安全形式為例,其基本概念是指訪問數據的人員事實上被授權對數據進行訪問。
過去,這一過程需要對登錄名和密碼進行驗證,將文本輸入與數據庫進行有效匹配。
現在,我們可以利用指紋識別器或網絡攝像頭人臉識別進行生物特征認證,所有這些都需要巨量的計算能力來提供良好的用戶體驗。
認證是實現安全的一種有效途徑。
盡管我們在改善認證方面實現了大踏步前進,但用戶身份認證后的安全威脅依舊存在。
每天都有難以估量的安全威脅被監測到,其中F-Secure、趨勢科技、卡巴斯基實驗室等安全供應商提供了所跟蹤威脅數量方面的實時數據。
這方面的數據不僅讓人感到震驚,還表明安全是一個實時問題。
2分鐘前對用戶身份的驗證并不代表現在威脅消除了。
我們需要“實時、永遠在線”的安全。
實時安全的實現需要融合智能硬件和軟件。
利用人工智能和行為分析是安全方面的一大趨勢。
如果說傳統的病毒掃描和防火墻構建是安全方面的釘錘的話,人工智能和行為分析就是安全方面的手術刀,能夠運用豐富知識和技能實現高精度。
行為分析就是對用戶的行為進行仔細考慮,將其與用戶此前的活動進行匹配,生成用戶是否為認證用戶的可信度評價。
大家可能已經通過谷歌的reCAPTHCA對行為分析有了一定了解,reCAPTHCA利用一個“高級風險分析引擎”對用戶身份進行驗證。
這項技術還有望運用于網上銀行領域,即便是攻擊者擁有正確的登錄名和密碼,銀行也可以對用戶身份認證進行分析。
為此,系統需要考慮輸入特點、鼠標移動以及其他用戶行為,將這些行為與已有的行為信息進行匹配。
這類技術對于實現高精度的訪問控制來說絕對是至關重要的,這種訪問控制絕不僅僅依賴單一的認證方法對用戶的整個會話進行驗證。
行為分析不僅發生在用戶的電腦上,還進行網絡威脅檢測,這通常被稱為網絡行為監測。
網絡行為監測的目的與行為分析的目的相同,只不過是在整個組織機構的網絡中對行為進行分析。
使用智能算法判斷是否正在遭受攻擊并掌握以往的使用模式很重要,更為重要的是擁有對數據進行分析的處理能力,在攻擊造成嚴重損害之前做出有效決定。
雖然行為分析和人工智能能夠以智能方式應對安全挑戰,但它們需要較高的計算能力才能在提供良好用戶體驗的同時對用戶進行有效保護。
我們知道,如果安全界面比較緩慢或出現卡頓的話,用戶很可能會繞過它,或者減少某些安全功能以獲取更流暢的體驗。
要想利用行為分析技術實現良好用戶體驗,我們就需要功能強大的后臺計算系統對數據進行分析并提供可操作的回應。
為安全后臺系統提供支持的芯片將融合CPU、GPU以及專用安全處理器。
這種硬件融合將依賴一個軟件生態系統,從而讓消費者和企業無縫利用芯片的安全能力并獲得前所未有的良好體驗。
安全軟件必須正視現代處理器和SoC系統級芯片在通用和專用計算能力方面的巨大增長,并能夠加以利用,這一點至關重要。
Enderle Group首席分析師Rob Enderle也談到了安全領域對于行為分析的需求,認為這是每天所發現漏洞數量巨幅增長的一道重要防線。
他表示,“消費者、企業以及國家基礎設施每天都經受著數以百萬計的安全威脅攻擊。
歷史經驗告訴我們,威脅數量只會繼續急速增長。
面對如此規模的攻擊威脅,我們需要利用復雜算法和人工智能筑起一道綜合防線,利用數據中心的計算能力提供一種智能的自適性解決方案,從而對規模巨大且快速增長的安全威脅進行應對。
”行為分析不僅僅是一項與現有安全工具相輔相成的安全工具,還是一項關鍵技術,能夠改善惡意軟件檢測等現有工具。
軟件安全供應商正在對反病毒等傳統安全裝置進行修改,利用這些技術對新興威脅進行識別和追捕。
除了個人消費者和企業之外,智能安全對于保護國家基礎設施來說也很重要。
長久以來,民族國家一直在利用計算能力推進經濟發展和保護公民安全。
未來,保護知識產權和國家數字邊境將是高級安全研發的重點所在。
隨著安全供應商不斷開發日益復雜的威脅和行為分析模型,并依賴人工智能研究方面的進展,為其提供算法支持成為芯片義不容辭的義務。
不論是運行復雜的行為分析模型,執行基于硬件的沙盒、內存加密和物理攻擊抵御,還是推動安全方面的下一輪創新,電腦處理器的芯片都將為解決方案提供支持。
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