AI虛擬黑客機器人-網絡安全的終極防御
過去一段時間，連續發生了斯諾登、勒索病毒等安全領域的事件，使得人們深切感覺到我們所生存的數字地球變得危機四伏，應用及其網絡、系統、信息安全越來越引起各個基層的重視，各種主動掃描、滲透測試，以及被動的防火墻、軟件加固等手段，都無法長期有效抵御安全風險，而各種安全措施中人的不穩定、特別是不安全因素則成為安全領域的核心隱患。
當下，全球安全市場已經進入新一輪高速發展時期，全球安全市場的年增幅也已突破8.4%，是IT市場增幅的兩倍，中國市場的增長空間則更為巨大，不過令人可惜的卻是，網絡安全作為IT領域里的傳統行業，其本身服務所存的問題和弊端卻日益凸顯，并且這些不足正在極大的約束其發展。
2017年7月Gartner發布了本年度技術成熟度曲線，深度學習和機器學習并列處于曲線最頂端，成為了2017年最流行的技術選擇，而以上兩項又恰巧是人工智能的兩個分支，AI人工智能無疑已是當代科技、特別是安全創新領域最炙手可熱的寵兒。
墨云安全通過對傳統網絡安全業務模式的長期研究和跟蹤，總結其業務痛點和發展障礙，結合人工智能技術創造出了全新概念的智能網絡攻擊機器人，引用虛擬黑客的概念，機器學習大數據，不斷對其進行深度學習算法訓練，化被動防御為主動攻擊，以黑客的角度進行持續驗證性分析，量化企業風險，改善安全態勢，為企業級用戶的網絡安全保駕護航。墨云科技期望通過業務模式的不斷革新，顛覆傳統網絡安全服務，促進網絡安全行業的進步與發展。下面是對智能攻擊機器人的主要業務模式所進行的介紹與分析
AI虛擬黑客器人，是對傳統網絡安全領域的顛覆
傳統網絡安全領域主要存在兩個問題，一個是不能有效的提前防范安全漏洞，另一個是安全人員缺口大，成本高。因為在傳統的網絡安全領域，如果想要防范安全漏洞主要有兩種方法，要么是在每個用戶的安全環境中都安排專業的安全人員，手動的進行應急防范，要么就是將可疑文件在沙箱或者虛擬機等環境中運行，機器人維修，判斷其是否包含惡意代碼，檢測未知威脅。但目前，我國安全人員缺口巨大，并且在虛擬環境中運行會出現較大的處理延遲等問題，所以安全漏洞的防范工作急需一個更完美的方案來取代。
智能攻擊機器人可以通過人工智能算法模擬人的分析能力，在一定程度上就相當于把安全廠商的分析能力植入到用戶的安全環境中，既能規避安全人員缺口大的煩惱又能在遇到威脅時及時響應，節約時間成本，可以有效的解決以上兩種方法所存在的弊端。同時，如果能夠通過人工智能將安全分析師在日常工作中所積累的事件分析及解決流程固化成可自動運行的分析模型，還可以大大提升安全運營人員的工作效率。
從以上角度分析，利用人工智能所創造出的智能攻擊機器人可以有效的解決目前傳統網絡安全領域所存在的問題，顛覆其現有服務方式，優化網絡安全服務的用戶體驗，激發出網絡安全服務更大的價值。
AI虛擬黑客機器人，是對未來安全領域的探索，是應用及其網絡、系統、信息安全的終極防御
惡意代碼的檢測需要積累一定體量的標注數據作為訓練樣本和測試樣本，如果利用傳統網絡安全領域的思路，讓人來處理這一龐大的數據規模是需要耗費大量精力的，并且隨著網絡攻擊手段趨于復雜化和隱蔽化，這一傳統思路就變得更加難以實現。因此此時通過人工智能的深度學習算法訓練并創造出的智能攻擊人就能很好的處理以上自然人所不能完成的任務。通過良好訓練的智能攻擊人可以根據不同攻擊的節點選擇合適的攻擊方式，模擬黑客進行虛擬向量驗證性攻擊，在用戶被攻擊前提前確認修復方案。同時，機器人維修，人工智能技術通過提升對安全大數據的處理能力，還可以極大的提高安全事件處理的響應速度，最大限度的減少損失。
因此，將人工智能與傳統網絡安全相結合的這一方式，為未來的網絡安全發展提供了很好的探索方向和參考價值，KUKA機器人維修，期待二者可以碰撞出更多的火花。
當然，也許有人會有疑問：一旦AI黑客機器人技術被少數不良組織、甚至黑客所掌握，是否會對已經安全危機四伏的世界增添更加不安全的因素？實際上，算法模型只是基礎，僅有算法模型、漏洞庫是不夠的，AI虛擬黑客機器人需要海量、持續更新的漏洞庫和場景腳本，以及應用安全團隊的主動配合訓練，才能持續進化，最終成為魔高一尺、道高一丈的應用及其信息、系統、網絡安全的終極防御武器。
數據時代和智能時代已經來臨，人工智能的發展也是大勢所趨，每一項新技術的嘗試都會面臨到挫折和挑戰，但是不管從何種角度來分析，人工智能與網絡安全的結合是毋庸置疑的，人工智能也必將發揮其更大的價值和能量，推動著網絡安全行業實現更大的進步。