AI在安全领域到底有哪些“不水”的实践？｜权威报告(2)

在敏感数据保护方面，人工智能助力数据识别和保护能力提升。
亚马逊推出 Amazon Macie Analytics 服务，可通过机器学习技术自动识别重要数据访问、复制、移动等可疑行为，并实施准实时的修复措施，防范重要数据暴露及共享业务中的数据安全风险；德国 Neokami 推出了 CyberV ault 产品，可利用人工智能发现、保护和管理云端和本地的敏感数据；亚信安全的数据分类分级发现系统在数据块维度多任务并行处理，利用机器学习 语义分析生成训练模型提高数据分类速度和精度，提供数据特性及变化趋势展示。
在安全运营管理方面，安全编排与自动化响应(SORA)逐渐兴起。
IBM 推出 Resilient 事件响应平台，可提供响应流程定制功能，灵活编排响应活动并自动审计跟踪，实现对威胁事件的快速响应；Palo AltoNetworks 于 2019 年 2 月收购了 Demisto，并随即于 3 月推出人工智能安全平台 Cortex，Cortex 数据湖致力于打破网络、云端、终端数据孤岛，并支持对海量数据分析、威胁发现及响应策略快速编排，目前 PwC、Critical Start、On2it、TrustWave 等厂商已通过 API 方式接入该平台并提供安全能力；安恒信息的 AiLPHA 大数据智能安全平台结合智能关联分析引擎，构建规则模型、统计模型、机器学习模型和无监督的聚类分析，并通过“AI 安全大脑”对企业安全要素进行智能编排，实现威胁管理流程的自动化建模。
国内企业应用人工智能赋能网络安全主要实践如表所示：

目前，人工智能在网络安全领域的应用仍处于初级阶段。
随着研究探索的不断推进、技术算法的不断成熟，人工智能技术或将打破传统安全的瓶颈与所能解决问题的边界，为网络安全带来全新范式。