楊松表示，安全和AI怎么結合，是業(yè)界一直在思考的問題。經(jīng)過三年多的研究，一年多的開發(fā)，華為云安全在這方面取得了一些經(jīng)驗，并推出了米蘭達AI安全平臺?；趥鹘y(tǒng)安全的痛點，華為云在傳統(tǒng)規(guī)則匹配基礎上，融入AI，實現(xiàn)了云安全服務的革命性升級。安全AI平臺米蘭達的名字取自美人魚，代表了該平臺如美人魚般聰明伶俐。

米蘭達平臺有哪些優(yōu)勢？

第一：快。米蘭達作為平臺，會將其訓練好的模型和能力，輸送給華為云的各安全服務，讓每個安全服務都可以通過深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，快速精確的自動化發(fā)現(xiàn)漏洞，對網(wǎng)絡攻擊進行監(jiān)測與防御。安全攻擊往往發(fā)生在極短的時間內，留給防御者的時間窗很小，AI顯然能比人更快地響應攻擊。

第二：廣。米蘭達依托AI，在安全攻防經(jīng)驗的積累上，比人更深更廣，其獲得經(jīng)驗的方式，可以是人工訓練，通過數(shù)據(jù)不斷調優(yōu)；米蘭達還可以通過不斷的攻擊模擬，來窮盡和獲得越來越多的實戰(zhàn)經(jīng)驗，“提前”獲得很多人工專家十年二十年甚至一輩子都無法獲得和接觸的安全經(jīng)驗。

這就從根本上解決了基于規(guī)則的傳統(tǒng)安全的兩大痛點：一是攻擊規(guī)則庫和特征庫匹配效率高，但建設難度大、更新速度慢，從漏洞到POC到特征往往需要數(shù)周的時間；二是安全檢測的漏報率高，容易導致投訴和事故。

與一般“大腦”“平臺”停留在概念不同，目前米蘭達已直接用于云安全服務的升級改造，并取得了良好的效果：

• 1、Web應用防火墻（WAF）+AI：Web防御智能化
• ?檢測智能：由基于特征庫識別攻擊，升級為基于行為模型識別攻擊，漏報率降低53%；在現(xiàn)有規(guī)則引擎檢出率的基礎上，AI引擎將檢出率提升了50%；
• ?運維智能：AI引擎自動分析現(xiàn)網(wǎng)流量，并識別出安全威脅，自動生成防護策略，推薦給客戶，從天提升至分鐘級，節(jié)省80%以上的人力成本；
• ?訓練智能：基于現(xiàn)網(wǎng)流量實時訓練和調優(yōu)，由全球頂級AI專家負責監(jiān)督和干預；
• 2、企業(yè)主機安全服務（HSS）+AI：智能入侵檢測
• ?由傳統(tǒng)基于Hash特征檢測和預制特征匹配（無法識別未知惡意程序），升級為基于AI的VFP識別未知惡意程序，檢出率達到90%；
• ?AI WebShell檢測功能通過特征數(shù)字矩陣+深度學習，WebShell檢出率提升40%；
• ?基于全球海量樣本，進行樣本的實時訓練和調優(yōu)。
• 3、數(shù)據(jù)庫安全服務（DBSS）+AI：智能識別異常
• ?由基于統(tǒng)計識別異常行為，升級為基于訪問行為識別異常，漏報率降低47%；
• 4、安全態(tài)勢感知（SA）+AI：智能編排阻斷
• ?由網(wǎng)流數(shù)據(jù)協(xié)議分析識別異常，升級為基于AI實現(xiàn)策略編排阻斷，攔截率達99%。
• 5、DDoS高防（AAD）+AI：智能自學習
• ?由流量統(tǒng)計設定閾值，升級為流量基線自適應學習，誤報率降低49%。

楊松表示，讓AI走出實驗室，走向實戰(zhàn)對抗，構建革命性的換代安全技術,這只是第一步，還有許多的工作要做，但這條路目前看來是走對了。以保障數(shù)據(jù)安全為核心，華為云構建的云安全體系，從應用安全到安全管理五大領域，推出了十多款安全服務和解決方案，為用戶提供有力的安全護航。這些服務，在AI的驅動下表現(xiàn)出更強大的生命力，為用戶帶來更高效便捷的安全防護。

zhangnn