一、背景

美國政府部門肩負(fù)著保護(hù)機(jī)密數(shù)據(jù)和應(yīng)對潛在威脅的任務(wù)。當(dāng)前，遠(yuǎn)程辦公所需的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用逐漸增多，數(shù)據(jù)安全日益受到關(guān)注。許多政府機(jī)構(gòu)面臨著資源有限，而數(shù)據(jù)集和信息流大規(guī)模增長的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)保護(hù)團(tuán)隊迫切需要新的方式或能力來加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全。各國政府正在加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，尋求利用人工智能來滿足網(wǎng)絡(luò)安全需求。以美國防部為例，人工智能領(lǐng)域投資已從2016財年的6億美元增至2021財年的25億美元。

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二、網(wǎng)絡(luò)安全面臨的挑戰(zhàn)

安全行動中心是美政府機(jī)構(gòu)的核心安全部門，負(fù)責(zé)實時監(jiān)控、預(yù)防和應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)安全威脅，通過“安全、治理風(fēng)險與合規(guī)性”團(tuán)隊對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行分類并保護(hù)。

傳統(tǒng)方式由安全和數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊編寫啟發(fā)式代碼，根據(jù)以往的風(fēng)險事件尋找需要監(jiān)控的類似惡意軟件的行為模式，常應(yīng)用于日志文件和數(shù)據(jù)，以對任何匹配的威脅模式發(fā)出預(yù)警。這種手工化流程可能會導(dǎo)致錯過重要事件，且誤報率很高。過多的低價值事件也會分散對更嚴(yán)重安全事件的注意力。

在數(shù)據(jù)監(jiān)控方面，安全團(tuán)隊持續(xù)受到資源限制。隨著遠(yuǎn)程辦公的推廣，以及“軟件即服務(wù)”應(yīng)用和自帶辦公設(shè)備的增多，手工監(jiān)控整個業(yè)務(wù)流程幾乎已不可能。每臺聯(lián)網(wǎng)設(shè)備都會提供一些遙測數(shù)據(jù)，系統(tǒng)由本地遷移至云后，生態(tài)系統(tǒng)和攻擊面有所擴(kuò)大，將產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)。安全團(tuán)隊因此面臨著持續(xù)甄別、保護(hù)、管理和監(jiān)控敏感信息的工作壓力。

三、人工智能安全管理

美國防部人工智能投資的大幅增長有助于應(yīng)對上述挑戰(zhàn)。人工智能可以簡化并自動化整個業(yè)務(wù)流程中的單調(diào)任務(wù)。在政府運行中實施人工智能，各機(jī)構(gòu)可以加強(qiáng)數(shù)據(jù)保護(hù)和合規(guī)工作，同時提供額外的風(fēng)險管理。人工智能將從三個方面保護(hù)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)安全：

1.加快分類流程：人工智能可以通過算法和訓(xùn)練模型對文件進(jìn)行分類，從而減輕人工任務(wù)負(fù)擔(dān)，并就如何分類向安全和治理團(tuán)隊提出建議，支持各機(jī)構(gòu)滿足合規(guī)要求。

2.識別異常：人工智能可以實時識別行為的異常模式，異常行為被標(biāo)識為需要重點關(guān)注的行為模式，在威脅發(fā)生時立即自動對其采取行動予以制止。

3.提高準(zhǔn)確性和工作效率：人工智能可以減少誤報，可對警報和威脅進(jìn)行優(yōu)先級排序，幫助團(tuán)隊明確優(yōu)先事項，并根據(jù)需要分配部署人員。

綜上，人工智能可為政府機(jī)構(gòu)提供保護(hù)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)安全的先進(jìn)能力，以緩解團(tuán)隊因時間和資源不足而在數(shù)據(jù)信息流和風(fēng)險方面遇到的瓶頸，同時確保和加強(qiáng)整體安全工作。人工智能將大規(guī)模提升政府的網(wǎng)絡(luò)安全，其在政府機(jī)構(gòu)的應(yīng)用前景必然非常廣闊。