6月13日，第六届中国网络安全大会在北京国家会议中心顺利召开。本届大会由国家计算机病毒应急处理中心、国家网络与信息系统安全产品质量监督检验中心、赛可达实验室、首都创新大联盟及百家行业联盟共同举办。锦佰安科技创始人兼CEO冯继强受邀参加本届大会，并在知名网络安全技术大咖和顶级白帽子云集的大师讲堂论坛中，发表了题为《AI领域对抗欺骗与安全防御》的主题演讲。
冯继强指出，账号登录的本质是为了区别人和机器，还有区别人和人。但静态密码、短信验证码、图片验证码易被破解，U盾等硬件设备则由于成本高、用户体验差等问题制约了其应用场景，因此，这些传统认证方式都不能安全便捷地实现人机识别和身份认证。
AI对抗欺骗威胁生物识别安全
此外，看似安全和成熟的生物识别方案也存在极高的安全隐患。冯继强强调：“生物识别方式中，无论是人脸还是指纹都有一个共同特点，它们为了便捷性不可避免地牺牲安全性。人脸和指纹都可被低成本方式收集，本质上来看，这相当于把认证的凭据放置在公共空间，有心的人总能收集到，并恶意使用。同时，恶意用户也可用AI对抗AI的方式一定程度上绕过这种检测。”
冯继强用具体的事例生动地讲解了三种攻击AI的主要方式：一是污染训练数据;二是生成对抗样本;三是深度学习库大量依赖三方包，也极有可能被挖掘出漏洞。同时他还指出，层出不穷的攻击AI手段也促使防御措施不断进化，比如在今年4月的一篇论文中，牛津大学的研究人员提出用低秩结构增强网络压缩和对抗稳健性，并发现低秩结构可以在一定程度上防御对抗样本。
最后，冯继强提出了对于防止深度学习被攻击的思考：首先，使用低秩增强的网络进行训练，如果收集到对抗样本，可以放到训练集中训练;其次，某些任务不要完全依赖深度学习，在深度学习验证前设置一些校验，或有意分解任务，在深度学习前用统计方式解决;再次，尽量使用新版本的深度学习框架，内部挖洞。
网络安全防御应积极运用AI技术
在网络安全领域，只有永远的对抗，没有永久的安全。冯继强的演讲也表明，在人工智能时代，网络攻防中以AI对抗AI的情况会持续增多，机器学习技术将会越来越多地运用到网络安全领域。
据悉，锦佰安科技已率先推出基于AI的行为识别身份认证产品——SecID AI行为识别身份认证系统，通过机器学习手段为用户独特、不可复制的行为特征建立识别模型，即可准确识别其身份，确保只有本人才能登录账户，防止密码泄漏导致的安全风险，亦体现出该公司在将AI技术应用于网络安全方面有着不俗的自主创新能力。面对层出不穷的攻击手段，安全从业者应积极运用前沿AI技术，从而进一步推动我国网络安全保障体系建设，提升国家重点行业的网络安全防护水平。
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