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2023-08-17 02:23:50
可解釋性在網絡安全人工智能中有多重要？
2023-08-17 02:23:50 來源: 千家網
人工智能正在改變許多行業，但沒有哪個行業像網絡安全那樣引人注目。隨著網絡犯罪的激增和技能差距的擴大，越來越明顯的是，人工智能是安全的未來，但仍然存在一些挑戰。最近人們越來越關注的一個問題是對人工智能可解釋性的需求。
隨著人工智能工具的出現，人們對人工智能可解釋性的擔憂日益增加，在網絡安全領域，它和其他應用一樣重要嗎?讓我們來仔細看看。
什么是人工智能的可解釋性?要了解可解釋性如何影響網絡安全，我們必須首先了解為什么它在任何情況下都很重要。可解釋性是許多行業采用人工智能的最大障礙，原因主要有一個，就是信任。
(資料圖片)
如今，許多人工智能模型都是黑匣子，這意味著我們將無法看到它們如何做出決策。相比之下，可解釋的人工智能(XAI)為模型如何處理和解釋數據提供了完全的透明度。當使用XAI模型時，可以看到它的輸出以及導致其得出這些結論的一系列推理，從而建立對此決策的更多信任。
從網絡安全的角度來看，可以考慮一個自動網絡監控系統。想象一下，這個模型將登錄嘗試標記為潛在的泄露。一個傳統的黑匣子模型會聲明它認為該活動是可疑的，但可能不會說明原因。XAI允許進一步調查，以查看哪些具體操作使人工智能將事件歸類為違規，從而加快響應時間并潛在地降低成本。
為什么可解釋性對于網絡安全很重要?在某些用例中，XAI的吸引力是顯而易見的。例如，人力資源部門必須能夠解釋人工智能決策，以確保它們不存在偏見。然而，有些人可能會認為，只要模型準確，模型如何得出安全決策并不重要。以下是為什么情況不一定如此的幾個原因。
1、提高AI準確率網絡安全人工智能可解釋性的最重要原因是它提高了模型的準確性。人工智能提供了對潛在威脅的快速響應，但安全專業人員必須能夠相信這些響應是有用的。不明白為什么模型會以某種方式對事件進行分類會阻礙這種信任。
通過降低誤報的風險，XAI提高了安全AI的準確性。安全團隊可以準確地看到為什么一個模型將某些東西標記為威脅。如果是錯誤的，他們可以看到原因，并根據需要進行調整，以防止類似的錯誤。
研究表明，安全XAI可以實現95%以上的準確率，同時使錯誤分類背后的原因更加明顯。這使我們可以創建更可靠的分類系統，確保安全警報盡可能準確。
2、更明智的決策可解釋性提供了更多洞察力，這對于確定網絡安全的后續步驟至關重要。解決威脅的最佳方法因多種具體情況因素而異。我們可以了解更多關于人工智能模型，為何以某種方式對威脅進行分類的信息，獲取關鍵的背景信息。
黑盒人工智能除了分類之外可能無法提供更多功能。相比之下，XAI可以讓我們了解其決策過程，揭示威脅的來龍去脈及其表現方式，從而實現根本原因分析。然后可以更有效地解決它。
3、持續改進可解釋的人工智能在網絡安全中也很重要，因為它可以實現持續改進，網絡安全是動態的。犯罪分子總是在尋找繞過防御的新方法，因此安全趨勢必須做出相應的調整。如果不確定安全人工智能如何檢測威脅，這可能會很困難。
僅僅適應已知的威脅也是不夠的。在過去十年中，大約40%的零日漏洞攻擊發生在2021年。針對未知漏洞的攻擊變得越來越普遍，因此必須要能夠在黑客之前找到并解決系統中的弱點。
可解釋性可以讓我們準確地做到這一點。因為可以看到XAI如何做出決策，所以可以找到可能導致錯誤的差距或問題，并解決它們以增強安全性。同樣，可以查看導致各種操作的趨勢，以確定應該考慮的新威脅。
4、監管合規性隨著網絡安全法規的不斷完善，安全人工智能中可解釋性的重要性也將隨之增長。像GDPR或HIPAA這樣的隱私法都有廣泛的透明度要求。如果企業屬于這個管轄范圍，黑盒人工智能很快就會成為法律責任。
安全人工智能可能可以訪問用戶數據來識別可疑活動。這意味著我們必須能夠證明模型，如何使用該信息來遵守隱私法規。XAI提供了這種透明度，但黑盒AI卻沒有。目前，此類法規僅適用于某些行業和地區，但這種情況可能很快就會改變。
5、建立信任如果不出意外的話，網絡安全人工智能應該可以用來建立信任。許多企業難以獲得消費者的信任，許多人懷疑人工智能的可信度。XAI有助于向客戶保證，安全AI是安全和合乎道德的，因為可以準確地確定它是如何做出決策的。
對信任的需求超出了消費者的范圍。安全團隊必須獲得管理層和企業利益相關者的支持，才能部署人工智能。可解釋性讓他們能夠展示他們的人工智能解決方案，如何以及為何有效、道德和安全，從而提高獲得批準的機會。
獲得批準有助于更快地部署人工智能項目并增加預算。因此，與沒有可解釋性的情況相比，安全專業人員可以更大程度地利用這項技術。
XAI在網絡安全方面面臨的挑戰可解釋性對于網絡安全人工智能至關重要，隨著時間的推移，它只會變得更加重要。然而，構建和部署XAI帶來了一些獨特的挑戰。組織必須認識到這些，以實現有效的XAI部署。
成本是可解釋的人工智能最重要的障礙之一。由于其標記數據的要求，監督學習在某些情況下可能會很昂貴。這些費用可能會限制，一些企業證明安全人工智能項目合理性的能力。
同樣，一些機器學習(ML)方法根本無法很好地轉化為對人類有意義的解釋。強化學習是一種新興的機器學習方法，超過22%的采用人工智能的企業開始使用它。由于強化學習通常會持續很長一段時間，模型可以自由地做出許多相互關聯的決策，因此很難收集模型所做的每個決策，并將其轉化為人類可以理解的輸出。
最后，XAI模型的計算強度很大。并不是每個企業都有必要的硬件來支持這些更復雜的解決方案，并且擴展可能會帶來額外的成本問題。這種復雜性也使得構建和訓練這些模型變得更加困難。
在安全領域有效使用XAI的步驟安全團隊應謹慎對待XAI，考慮這些挑戰以及網絡安全AI可解釋性的重要性。一種解決方案是使用第二個人工智能模型來解釋第一個模型。ChatGPT等工具可以用人類語言解釋代碼，提供一種方法來告訴用戶模型為何做出某些選擇。
如果安全團隊從一開始就使用比透明模型慢的人工智能工具，那么這種方法會很有幫助。這些替代方案需要更多的資源和開發時間，但會產生更好的結果。許多企業現在提供現成的XAI工具來簡化開發。使用對抗網絡來理解人工智能的訓練過程也有幫助。
無論哪種情況，安全團隊都必須與人工智能專家密切合作，以確保他們了解自己的模型。開發應該是一個跨部門、更具協作性的過程，以確保每個需要的人都能理解人工智能決策。企業必須將人工智能素養培訓作為實現這一轉變的優先事項。
網絡安全人工智能必須是可解釋的可解釋的人工智能提供透明度、更高的準確性以及持續改進的潛力，所有這些對于網絡安全都至關重要。隨著監管壓力和對人工智能的信任變得更加重要，可解釋性將變得更加重要。
XAI可能會增加開發挑戰，但其好處是值得的。安全團隊開始與人工智能專家合作，從頭開始構建可解釋的模型，可以釋放人工智能的全部潛力。
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