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本書(shū)介紹了一系列結(jié)合人工智能技術(shù)處理網(wǎng)絡(luò)空間安全問(wèn)題的方法，包括處理網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)、為惡意軟件提供戰(zhàn)略防御機(jī)制、解決網(wǎng)絡(luò)犯罪、評(píng)估漏洞，以及產(chǎn)生主動(dòng)而不是被動(dòng)的對(duì)策的人工智能方法。

安全漏洞和被感染的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)會(huì)讓政府和企業(yè)遭受嚴(yán)重?fù)p失。攻擊機(jī)制與防御機(jī)制在不斷地并行發(fā)展，要檢測(cè)欺詐性支付網(wǎng)關(guān)，保護(hù)云服務(wù)以及讓文件安全傳輸，需要不斷發(fā)展新技術(shù)。為了盡可能地防止未來(lái)發(fā)生的網(wǎng)絡(luò)攻擊或至少將其影響小化，人工智能方法被用來(lái)抵御網(wǎng)絡(luò)威脅和攻擊。不斷增加的全球網(wǎng)絡(luò)威脅和網(wǎng)絡(luò)攻擊的數(shù)量促使人們迫切需要自動(dòng)化防御機(jī)制來(lái)及時(shí)發(fā)現(xiàn)漏洞、威脅和惡意活動(dòng)。知識(shí)表示和推理、自動(dòng)化計(jì)劃以及機(jī)器學(xué)習(xí)這些方法，有助于主動(dòng)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全措施，而非被動(dòng)實(shí)現(xiàn)。為此，人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用程序開(kāi)始發(fā)展，相關(guān)信息可參閱基于AI的安全基礎(chǔ)設(shè)施Chronicle系統(tǒng)（谷歌提供的云服務(wù)，可以用于企業(yè)保留、分析和搜索網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)）和“企業(yè)免疫系統(tǒng)” Darktrace。
日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)、操作系統(tǒng)和無(wú)線通信漏洞，以及惡意軟件行為給安全專家?guī)?lái)了別甚至國(guó)際級(jí)別的重大挑戰(zhàn)。本書(shū)囊括了目前幾乎所有AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)的安全技術(shù)和方法。第1章介紹了AI的本體工程及其在網(wǎng)絡(luò)安全、網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)和網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)感知等方面的應(yīng)用。本體中網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)的概念、屬性、關(guān)系和實(shí)體的正式定義使編寫(xiě)機(jī)器可解釋的語(yǔ)句成為可能。這些語(yǔ)句可用于對(duì)專家知識(shí)進(jìn)行有效的索引、查詢和推理。第2章詳細(xì)介紹了如何利用知識(shí)工程來(lái)描述網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜土髁�，以便軟件代理可以自�?dòng)處理它們并執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)知識(shí)發(fā)現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)分析人員往往使用多種來(lái)源的信息，除非使用統(tǒng)一的語(yǔ)法，否則軟件代理無(wú)法有效地處理這些信息并將這些信息解釋為易于理解的含義（例如模型理論語(yǔ)義和Tarski式解釋）。網(wǎng)絡(luò)知識(shí)的形式化表示不僅需要確定性的原理，有時(shí)還需要模糊的、概率性的原理以及元數(shù)據(jù)等作為來(lái)源。通過(guò)對(duì)語(yǔ)義豐富的網(wǎng)絡(luò)知識(shí)進(jìn)行推理，自動(dòng)化機(jī)制可以生成即使是有經(jīng)驗(yàn)的分析師也會(huì)忽略的關(guān)于相關(guān)性的非常規(guī)描述，并自動(dòng)識(shí)別可能導(dǎo)致漏洞的錯(cuò)誤配置。
第3章告訴我們，人工智能不僅可以提供幫助，還可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全構(gòu)成威脅，因?yàn)楹诳鸵矔?huì)使用AI方法，比如攻擊機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)以利用軟件漏洞并破壞程序代碼。舉個(gè)例子，他們可能在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中引入誤導(dǎo)性數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)投毒），篡改算法的行為，導(dǎo)致電子郵件將數(shù)千封垃圾郵件標(biāo)記為“非垃圾郵件”，從而使惡意電子郵件被視為正常郵件。
社交媒體網(wǎng)站中提到的軟件漏洞可以被軟件供應(yīng)商用來(lái)打補(bǔ)丁，也可以被對(duì)手在打補(bǔ)丁之前加以利用。第4章展示了軟件漏洞發(fā)布和利用之間的相關(guān)性，并提出了一種基于在線資源預(yù)測(cè)漏洞被利用的可能性的方法，供應(yīng)商可以使用這些資源（包括Dark Web和Deep Web）來(lái)優(yōu)先安排補(bǔ)丁程序。
第5章介紹了適用于檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)攻擊的AI方法。它提供了二元分類器和優(yōu)化技術(shù)，可以提高分類準(zhǔn)確度、訓(xùn)練速度以及用于網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測(cè)的分布式AI驅(qū)動(dòng)的計(jì)算效率。該章還描述了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊網(wǎng)絡(luò)和進(jìn)化計(jì)算的模型，以及二元分類器的組合策略，從而能夠?qū)Σ煌訕颖具M(jìn)行多種方式的訓(xùn)練。
第6章討論了利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘來(lái)識(shí)別惡意連接的入侵檢測(cè)技術(shù)，比較了使用模糊邏輯和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見(jiàn)入侵檢測(cè)系統(tǒng)，并在此基礎(chǔ)上總結(jié)了使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理網(wǎng)絡(luò)攻擊的主要挑戰(zhàn)和機(jī)遇。
安全性的強(qiáng)弱取決于系統(tǒng)中薄弱的環(huán)節(jié)。不論企業(yè)采取了什么樣的安全措施，一個(gè)粗心的或經(jīng)驗(yàn)不足的用戶足以破壞文件傳輸?shù)陌踩曰蜻`反企業(yè)安全策略進(jìn)行登錄。例如，安裝軟件不僅可能導(dǎo)致系統(tǒng)感染惡意軟件，還可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失、隱私泄露等。如第7章所述，人工智能可以用于分析軟件安裝程序的安全性，這一章中論述了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的Android移動(dòng)設(shè)備上用于分發(fā)和安裝移動(dòng)程序以及中間件的包文件格式的分析方法。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)APK文件結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，可以識(shí)別潛在的惡意軟件目標(biāo)。
網(wǎng)絡(luò)分析師、防御專家、學(xué)生和網(wǎng)絡(luò)安全研究人員都可以從本書(shū)中匯編的一系列AI方法中受益，這本書(shū)不僅回顧了目前的技術(shù)水平，還提出了這一快速發(fā)展的研究領(lǐng)域的新方向。

Leslie F. Sikos博士
于澳大利亞阿德萊德

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