專訪 IBM 資安負責人 Michel Bobillier:Watson 可被訓練為每天處理 350 億筆事件的資安助手!

隨著人工智慧與機器學習等話題在科技圈內越來越火熱,身為人工智慧老牌的 IBM 動作也加快了,紛紛將旗下超級電腦 Watson 運用在交通、醫療、法律、金融、物聯網等層面上,而「資安」就是 Watson 最新的活躍領域。這次 IBM 全球資安解決方案負責人 Michel Bobillier 接受了 INSIDE 專訪,就讓我們帶著大家一窺具有強大自然語言處理能力的 Watson,究竟能為全球資安做些什麼吧!
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隨著人工智慧與機器學習等話題在科技圈內越來越火熱,身為人工智慧的「老牌」IBM 動作也加快了,紛紛將旗下超級電腦「Watson」運用在交通、醫療、法律、金融、物聯網等層面上,而「資安」就是 Watson 最新的活躍領域。熟悉 INSIDE 的讀者應該也記得我們曾對 Watson 做過一系列的介紹 ,趁著這次 IBM EGLF(全球電子產業領袖高峰論壇)在台北舉辦的空檔,IBM 全球資安解決方案負責人 Michel Bobillier 也接受了 INSIDE 專訪,就讓我們帶著大家一窺具有強大自然語言處理能力的 Watson,究竟能為全球資安做些什麼吧!

並非傳統的「資安系統」,而更像「智慧分析師」

日前《Wired》也有一篇關於 Watson 用在資安的深入報導,不過精確來說 Watson 目前在資安方面並不是狹義的「資安程式」或「解決方案」,也並不是一套由系統主動偵測威脅,進而排除的「全自動防衛程式」,而是比較像一個具有極快速閱讀能力,藉由大量學習指出威脅的「智慧分析師」。

Bobillier 說明目前全球所產出的資安相關資訊量已過於龐大,例如每個月有 6 萬筆的資安專業部落格文章、每年 270 萬的資安網頁在網路上出現, IBM 自己也會每天經手 350 億筆資安事件。這其中資料有 80% 是非結構化語言所撰寫,人類的資安分析師不可能讀完所有的資安訊息。但由於深度分析能力(Deep Question-Answering,DeepQA)已是 Watson 的看家本領,加上 IBM 特定的教導與訓練,Watson 能做到「舉一反三」之效,從過去的案例中爬梳出當下所發生攻擊事件最適合的應對方法。

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▲IBM 事實上投入了不少資源在訓練 Watson

根據 IBM 所提供的資料,一間企業平均每天閱覽超過 20 萬筆資安事件資料,且平均支出 130 萬美元,浪費近 2.1 萬小時在處理錯誤的資安情報上。

Bobillier 進一步解釋「Watson for Cyber Security」運作模式可分為四個步驟:吸收、學習、測試與體驗。在第一階段,IBM 會指定資料的特定來源(例如上述的資安部落格、論文或研究報告,Watson 還沒厲害到有自我意識去主動找資料)讓 Watson 記憶。第二階段則是學習,在閱讀資料以後 IBM 與客戶必須設定好特定的邏輯與規則,讓 Watson 有效學習資料內容並加以判讀、理解。測試、體驗的第三與第四階段就是讓 Watson 展現其學習成果,再經由不斷修正增進 Watson 的精準度。

但特別的是 IBM 十分看重「Watson for Cyber Security」這項計畫,已力邀加州理工州立大學、賓州州立大學、MIT、紐約大學... 等 8 間大學合作,參與 Watson 認知資安的學習與訓練。Bobillier 表示目前已有 IBM、十間初期合作客戶與 8 所大間這三方面合作,進行 Watson 網路安全性語言的學習與訓練。現在的 Watson for Cyber Security 還在 Beta 版,預計在一年內會將特定合作客戶從目前的時間增加到 3 位數,並結合進原本的 IBM Security QRadar 元件內。

典型的「大數據」進化版應用

因此 Bobillier 表明了,嚴格說起來 Watson 還不是人工智慧而是「擴增智慧」,必須要人類餵以特定的資料,制定特定的規則才能發揮其機器學習的威力;Watson 也不是用來取代資安分析師的工作,而是用以快速輔助資安分析師,加速判斷到解決問題的流程。在理論上 Watson 也無法抵禦 0Day 攻擊或漏洞,一切都得透過學習而來。

跟 Watson IoT,或是搭載 Watson 為大腦,具 自我學習能力的公車 Olli 需要串連 API 與 BlueMix 的狀況不同,「Watson for Cyber Security」反而更加單純,跟 INSIDE 所介紹過的 「智慧律師」ROSS 有異曲同工之妙,一樣是機器學習研讀大量的案例,並能對使用者的法律提問進行自然語意分析,從中找出最適合的建議。這種模式較為「單純」的機器學習,其實就是大數據的進化版,只是不再用人工自己去找關聯性,而是由機器代替人類閱讀、分析。資安軟體或分析師們暫時也不用擔心了,Watson 並不想取代你,而是讓你不用再為大量的案例費心勞力,專心做出資安決策而來的。


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