[论文解读] Applications of Artificial Intelligence to Network Security

Alberto Perez Veiga|arXiv (Cornell University)|Mar 27, 2018

Network Security and Intrusion Detection参考文献 3被引用 15

一句话总结

本文主张将人工智能（AI）整合到网络安全中，以应对日益复杂的网络威胁。它综述了最先进的AI技术——如机器学习、异常检测和行为分析——在威胁检测与响应中的应用，结论是AI对于超越传统安全方法、以更高的准确性和自动化水平应对现代自适应攻击至关重要。

ABSTRACT

Attacks to networks are becoming more complex and sophisticated every day. Beyond the so-called script-kiddies and hacking newbies, there is a myriad of professional attackers seeking to make serious profits infiltrating in corporate networks. Either hostile governments, big corporations or mafias are constantly increasing their resources and skills in cybercrime in order to spy, steal or cause damage more effectively. traditional approaches to Network Security seem to start hitting their limits and it is being recognized the need for a smarter approach to threat detections. This paper provides an introduction on the need for evolution of Cyber Security techniques and how Artificial Intelligence could be of application to help solving some of the problems. It provides also, a high-level overview of some state of the art AI Network Security techniques, to finish analysing what is the foreseeable future of the application of AI to Network Security.

研究动机与目标

• 应对传统安全措施难以跟上步伐的日益复杂和高超的网络攻击。
• 识别传统网络安全方法在应对零日漏洞利用和高级持续性威胁（APT）方面的局限性。
• 探索AI如何实现主动、自适应且可扩展的威胁检测与响应机制。
• 提供当前适用于网络安全的AI技术的高层次概述。
• 概述AI在未来保障企业及关键网络方面的演进方向。

提出的方法

• 调查适用于网络安全的现有AI与机器学习技术，包括有监督和无监督学习模型。
• 分析利用AI识别网络行为偏离正常模式的异常检测系统。
• 研究基于AI的行为分析技术，用于识别内部威胁和高级持续性威胁（APTs）。
• 审查能够适应不断演变攻击模式的AI驱动入侵检测与防御系统（IDPS）。
• 评估AI与现有安全框架的集成，以提升自动化水平并减少误报。
• 讨论深度学习与神经网络在处理大规模网络流量以实现威胁预测中的作用。

实验结果

研究问题

• RQ1 AI如何在传统基于签名的方法之外，提升对高级和零日网络威胁的检测能力？
• RQ2 在识别网络流量中的异常行为方面，最有效的AI技术是什么？
• RQ3 AI在哪些方面可以增强网络安全系统的自动化与响应能力？
• RQ4 在大规模部署AI用于网络安全时，面临的主要挑战与局限性是什么？
• RQ5 未来AI预计如何改变网络安全架构与威胁缓解策略？

主要发现

• 与基于规则的系统相比，基于AI的系统在检测复杂且前所未见的威胁方面显著提升了检测准确性。
• 利用机器学习进行异常检测，当在多样化网络流量模式上进行训练时，可降低入侵检测中的误报率。
• 由AI驱动的行为分析可识别出传统检测手段难以发现的内部威胁和隐蔽的APT。
• 将AI集成到安全运营中心（SOCs）可实现更快的事件响应和自动化缓解。
• 尽管已取得进展，但在模型可解释性、对抗鲁棒性以及对高速度网络数据的实时处理方面仍存在挑战。
• 本文结论认为，AI并非万能解药，但却是网络安全演进的必要方向，以应对日益智能的对手。