人工智能使用區(qū)塊鏈技術(shù),是一種必然趨勢。算法在我們的生活中扮演著越來越重要的角色。
人工智能的快速發(fā)展,在推動社會發(fā)展的同時也為網(wǎng)絡(luò)安全帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)
在網(wǎng)絡(luò)安全威脅不斷劇增的局勢下,利用網(wǎng)絡(luò)安全自動化(AI)技術(shù)檢測和防范新興復(fù)雜威脅成為未來的大趨勢。但是AI技術(shù)的使用,同時也為網(wǎng)絡(luò)安全帶來了新的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。網(wǎng)絡(luò)犯罪分子利用AI技術(shù)以實施自動化攻擊,同時也利用AI技術(shù)進(jìn)行自動化漏洞檢測、構(gòu)建惡意軟件等。AI技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用將降低攻擊成本、提高攻擊效率。
物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展為物聯(lián)網(wǎng)安全帶來巨大威脅,或嚴(yán)重影響日常生活
近年來,物聯(lián)網(wǎng)在全球范圍內(nèi)迅速發(fā)展,據(jù)Gartner預(yù)測,到2020年,將有超過200億個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備投入使用。目前,由于物聯(lián)網(wǎng)較差的安全保障,這個新興行業(yè)受到太多負(fù)面新聞報告的影響。
在2017年,名為http81的新型IoT僵尸網(wǎng)絡(luò)、WannaCry勒索病毒、WiFi功能中的KRACK漏洞、惡意軟件IoTroop、藍(lán)牙功能中的BlueBorne漏洞使得物聯(lián)網(wǎng)安全形勢變得更加嚴(yán)峻。
區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用將不斷得以推廣,同時催生更多惡意攻擊活動
在2016年的預(yù)測中,區(qū)塊鏈技術(shù)榮登十大戰(zhàn)略科技趨勢預(yù)測之中。
在2017年,基于區(qū)塊鏈技術(shù)的各種數(shù)字貨幣(如比特幣、以太坊等)以及區(qū)塊鏈技術(shù)在金融領(lǐng)域的快速發(fā)展,區(qū)塊鏈技術(shù)儼然成為網(wǎng)絡(luò)安全界的新寵。但回首2017,不難發(fā)現(xiàn),數(shù)字加密貨幣已成為了多起勒索病毒攻擊事件支付贖金的方式,變相地說數(shù)字加密貨幣成為了黑客攻擊的罪源。
Musk提出了幾個關(guān)鍵問題。第一,是在實施人工智能時應(yīng)該如何監(jiān)管。第二,也許最重要的挑戰(zhàn)是如何規(guī)范和監(jiān)督這項技術(shù)?
采用機器學(xué)習(xí)和AI技術(shù)來獲得競爭優(yōu)勢的情況下,技術(shù)部署在不合適的領(lǐng)域?qū)斐晌kU,從而最終導(dǎo)致我們社會中的偏見和不公平現(xiàn)象。
預(yù)測模型從來都不是中立的,并且恰恰反映了那些創(chuàng)建者們的目標(biāo)和意識形態(tài)。他們也傾向于利用不正當(dāng)手段對付窮人,加劇社會的不平等。
很多關(guān)于“不正當(dāng)?shù)膶嵗钡膬?nèi)容,創(chuàng)作者無法預(yù)料的所帶來的后果。然而,很少有人撰寫我們應(yīng)如何創(chuàng)造一個利維坦來規(guī)范人工智能和機器學(xué)習(xí)。
授權(quán)人工智能利維坦執(zhí)行身份驗證工作,并由人工智能自主代理向區(qū)塊鏈提交報告。該區(qū)塊鏈的不變性確保了人工智能代理不可以篡改其數(shù)據(jù),因此為所有自主人工智能代理建立了聲譽分類賬。該利維坦將有效地監(jiān)管商定的規(guī)則,如果無法滿足這些要求,其將實施制裁。
如果這些系統(tǒng)能擺脫開發(fā)者的控制,那么沒人能夠保證自動防御系統(tǒng)能夠有效對抗它們。電子前線基金會指出,因為并不是所有計算機都能輕易修復(fù)漏洞,尤其是那些不經(jīng)常訪問或難以進(jìn)行更新的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。
他們表示,研究人員需要考慮這些問題:防御工具到底有多輕易就能被改造成進(jìn)攻工具?什么樣的系統(tǒng)最容易成為攻擊目標(biāo),它們到底有多脆弱?如果這些工具失去控制,最糟糕的后果是什么?
但是隨著網(wǎng)絡(luò)安全日益成為機器人之間的戰(zhàn)爭,我們應(yīng)該盡早開始思考這些問題的答案。畢竟,隨著技術(shù)進(jìn)步,機器人的操作方式會變得越來越難以捉摸,我們可能會不知道它們到底是我們的朋友還是敵人。