人工智能和行為分析是提高設(shè)備和后端系統(tǒng)安全級別的關(guān)鍵技術(shù)，并且也是采用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和服務(wù)的先決條件。那么，企業(yè)的供應(yīng)商是否朝著正確的方向發(fā)展？

隨著大量終端設(shè)備（尤其是智能手機和平板電腦）的部署，安全仍然是大多數(shù)企業(yè)最關(guān)心的問題之一。人們還看到了向設(shè)備、內(nèi)部部署數(shù)據(jù)中心、混合云方法分發(fā)企業(yè)應(yīng)用程序的趨勢，這些方法為實現(xiàn)整合的安全和身份驗證方法帶來了重大挑戰(zhàn)。

安全身份驗證將基于已分析的用戶行為，例如鍵入方法、鼠標移動、語音和外觀。

不良行為者進入企業(yè)安全系統(tǒng)的主要方式之一是竊取身份憑證。傳統(tǒng)的身份驗證安全方法（即用戶名和密碼）仍然占主導(dǎo)地位，不會很快消失，但它們作為一種安全解決方案的作用即將結(jié)束。

使用設(shè)備上簽名和文件掃描的設(shè)備和數(shù)據(jù)安全仍然占主導(dǎo)地位，因為大多數(shù)企業(yè)使用某種形式的防病毒工具來嘗試和防止黑客攻擊。作為保護設(shè)備安全的唯一手段，這些技術(shù)也正在迅速過時，特別是在基于簽名的系統(tǒng)不容易檢測到的零日漏洞攻擊正成為一個主要問題的時候。

因此，使用人工智能工具有效監(jiān)測設(shè)備操作和事件（例如，應(yīng)用程序設(shè)備資源交互、文件數(shù)據(jù)傳輸、操作系統(tǒng)、BIOS修改等）的做法正在迅速普及。新進入者如Cylance（被黑莓公司收購）、Okta、Splunk、Bromium（被惠普公司收購）、Crowdstrike、Carbon Black（被VMware公司收購）等正在獲得市場吸引力，傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施安全供應(yīng)商正在增加人工智能能力（如Cisco、Symantec、McAfee、Microsoft、IBM等），可以自行設(shè)計或通過收購來實現(xiàn)。

安全性從何而來？

雖然目前的安全和身份驗證產(chǎn)品正在升級，但還需要做更多的工作。下一代安全和身份驗證工具將涉及行為分析和高級生物識別技術(shù)，這些技術(shù)著眼于用戶與設(shè)備、應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)、云平臺交互的各個方面，以評估操作是安全的還是應(yīng)該進行限制。

系統(tǒng)將會了解每個用戶，并在與該用戶關(guān)聯(lián)的企業(yè)規(guī)則的指導(dǎo)下應(yīng)用必要的適當(dāng)安全規(guī)則。這不僅對每個設(shè)備型號的單用戶有用，而且在零售、制造、服務(wù)等市場中越來越普遍的“一個設(shè)備多用戶”方法中特別有用。

人工智能安全將如何工作？

安全身份驗證將基于分析的行為，例如鍵入方法（例如，擊鍵速度、鼠標移動以及潛在的語音或物理外觀）。它還將包括特定應(yīng)用程序的通用性、用戶數(shù)據(jù)需求的知識以及每個用戶唯一可識別的其他活動。

盡管這對于傳統(tǒng)計算設(shè)備上的公共端點和數(shù)據(jù)交互很有用，但對于非傳統(tǒng)計算設(shè)備（例如自動駕駛汽車）而言，它變得至關(guān)重要，尤其是在支持多個用戶和操作人員的情況下，需要超越傳統(tǒng)的鍵盤訪問身份驗證（甚至可能不采用鍵盤）。這種方法還具有消除攜帶可能不可用或丟失的多因素身份驗證“令牌”（例如RSA SecurID、安全卡）的能力。

物聯(lián)網(wǎng)和“事物”世界的新認證

傳統(tǒng)的安全性無法很好地適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，因為在物聯(lián)網(wǎng)世界中可能不存在傳統(tǒng)的鍵盤、鼠標、屏幕交互。例如，先進的安全系統(tǒng)（例如自動駕駛汽車）將需要下一代身份驗證/安全性。

最近，黑莓 Cylance展示了一種名為Persona的平臺概念，該平臺提供了高級行為分析、可通過監(jiān)視轉(zhuǎn)向交互、制動速度等方式來實施身份驗證和安全機制。這使得一個設(shè)備（在本例中為汽車）可以由一個以上的用戶操作，同時仍可以防止未經(jīng)授權(quán)的用戶操作該車輛。

Cylance公司并不是唯一一家致力于這種基于人工智能的解決方案的公司，但它目前似乎在展示一種工作理念方面處于領(lǐng)先地位，并且非常專注于將其與QNX操作系統(tǒng)結(jié)合使用，QNX操作系統(tǒng)為許多汽車系統(tǒng)（如信息娛樂、運動控制以及未來的自動駕駛）提供動力。

該系統(tǒng)的挑戰(zhàn)在于，必須在設(shè)計和制造時將其內(nèi)置于汽車中，因此無法對現(xiàn)有車輛進行改裝。由于汽車的行駛時間為7～10年，這意味著配備大量裝備的車輛要花很長時間才能上市。不過，預(yù)計這將是未來3～4年內(nèi)新車的一個共同特點（生產(chǎn)前設(shè)計新車需要1～3年的時間，因此會花費大量時間），這將從高端車型開始，然后一直擴展到低端車型。

這個解決方案不僅適用于自主車輛，而且在其他物聯(lián)網(wǎng)解決方案（如醫(yī)療和保健設(shè)備、個人安全系統(tǒng)、家庭自動化等，其中任務(wù)關(guān)鍵安全性是至關(guān)重要的）中具有優(yōu)勢。預(yù)計，隨著越來越多的安全性投入到物聯(lián)網(wǎng)解決方案中，而這些解決方案往往安全性很弱，甚至沒有安全性，上述類似的解決方案將在未來1～2年內(nèi)上市。

在保護設(shè)備和企業(yè)數(shù)據(jù)方面，當(dāng)前的安全和身份驗證產(chǎn)品存在一些重大漏洞。必須超越簡單的登錄名和密碼系統(tǒng)，以總體上提高安全性，并阻止數(shù)據(jù)盜竊和勒索軟件的攻擊。

基于人工智能和行為分析的下一代終端系統(tǒng)是提升設(shè)備和后端系統(tǒng)安全級別的關(guān)鍵，并且是更新的物聯(lián)設(shè)備和服務(wù)的先決條件。企業(yè)現(xiàn)在應(yīng)該評估這種系統(tǒng)，并制定計劃在未來1～2年內(nèi)實施它們。如果企業(yè)當(dāng)前的安全廠商并沒有朝著這個方向發(fā)展，那么企業(yè)需要與另一家供應(yīng)商開展合作。