由金融时报和瀚思科技联合主办的“2018未来金融信息安全论坛”昨日召开。金融领域是安全行业最重要的关注点之一。
一、智能运维是必然之路
金融行业是高度依赖信息技术的产业，它的高质量发展离不开网络和信息系统的安全稳定运行。人工智能在促进金融服务创新的同时，对赋能金融网络安全大有可为。
针对人工智能技术，陈司长提出几个关键方向，记者根据自己的理解，将其归纳为以下三点：
1、建立主动安全防御体系
要运用大数据、人工智能技术构建网络安全威胁态势感知体系，综合分析网络安全要素，评估网络安全状况，预测其发展趋势。根据威胁情报主动调整网络安全防护策略，形成全面感知、智能协同和动态防护的主动安全防御体系。
2、智能运维不可或缺
由于种类繁多、成千上万台的物理设备，因而难以有效管控。由于海量信息故障告警，因而难以准确定位。所以，智能运维必然成为迎接挑战不可或缺的技术力量和解决方案。
3、人工智能的核心是算法+数据
人工智能的核心是算法，基石是数据。算法和数据的质量关乎智能应用的成败。所以要摸清算法，做到知其然，更要知其所以然。并要抓好数据质量关，确保数据的真实有效，做好数据脱敏及权限控制，保证数据安全。
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二、AI+安全，金融网络安全的供给侧改革
”安全”是金融机构在数字化转型过程中面临的最大挑战之一，而金融数字化转型带来的安全风险：
大量金融资产以数字的形态体现；更多的数字化技术引入更多的攻击可能；卓越的用户体验要求更高的隐私和安全防护；攻击技术和工具越来越强大；面向金融的网络犯罪大量兴起；可以从安全演进的驱动力来了解威胁的主要因素：
基础设施
每一次新的信息基础设施架构的改变，都会给带来更多的攻击面，从而带来更多安全防御上的挑战。
应用
信息基础设施的普及，随之而来的是用户行为的改变。更多的程序设计，更多的应用，更多的交易，意味着攻击者能够有更多的获取信息的机会。
威胁
网络犯罪即服务。从漏洞利用到恶意软件，再到分发、勒索与收获，黑色产业链的形成，倒逼信息安全防护措施的改进。
想要解决日益增强和变化的威胁，大数据分析是必要的手段，甚至是唯一的手段：
原始事件每天可达亿到十亿级别，告警在百万级别，不可能靠人工和固定的规则处理，大数据分析或人工智能技术成为必然。
人工智能在安全领域的应用可分为以下三个阶段：
有方法，有模型：如病毒检测和垃圾邮件识别。检出率也很高，但始终疲于奔命，规则永远改不上变化。
有方法，无模型：如异常检测和行为分析。难点在于用事先定义好的模型套用到每一个环境，但一旦形成，效果惊人。
无方法，无模型：如风险级别的定义与高级威胁检测。
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