【麦肯锡】白皮书关于对网络安全领域可解释人工智能的全面调查

近日，电子交易与安全学会(SETS)在印度政府首席科学顾问办公室的支持下发布了一份名为“白皮书关于对网络安全领域可解释人工智能的全面调查”的报告。该报告由N Eswari Devi女士、N Subramanian博士、N Sarat Chandra Babu博士编制，深入探讨了人工智能在网络安全中的作用，特别是可解释人工智能(XAI)如何帮助提高AI模型的透明度、信任和问责制，以及在网络安全领域中的实际应用和挑战。报告中不仅分析了XAI的技术进展和国际国内的相关工作，还讨论了实施XAI时所面临的挑战和未来的研究方向，提供了丰富的信息和深刻的见解，对于理解XAI在网络安全中的重要性和潜力具有重要价值。

网络安全领域正经历着一场由人工智能技术引领的变革。这份名为“白皮书关于对网络安全领域可解释人工智能的全面调查”的报告，深入探讨了人工智能在网络安全中的作用，尤其是可解释人工智能（XAI）的重要性和应用前景。报告指出，人工智能已经成为全球各行业实现可持续性目标的关键技术，其在网络安全领域的应用不仅提升了威胁识别和响应能力，而且通过自动化威胁情报收集和事件响应，优化了扫描和修补流程，增强了漏洞管理。

XAI的核心价值在于其能够增强透明度、信任和问责制。它帮助网络安全专业人员理解AI模型为何将某个活动标记为恶意或良性，这种透明度和信任是网络安全中不可或缺的。根据麦肯锡全球人工智能2021调查，越来越多的组织正在采用人工智能能力，这表明AI对盈利能力和成本节约的影响日益显著。

报告中提到的一个关键点是，XAI能够帮助检测和减轻AI模型中的偏差，实现更公平、更可靠的安全措施。例如，通过XAI技术，可以识别和纠正数据集中的不平衡和偏差，提高系统的鲁棒性。这一点在侧信道分析（SCA）中尤为重要，AI算法在增强SCA轮廓方面发挥着重要作用，用于识别大型数据集中的模式，并用于识别侧信道发射与机密信息之间的微妙相关性。

报告还强调了XAI在网络安全中的另一个重要应用——对抗性攻击的防御。对抗性攻击可以大致分为两大领域：一是解释本身可以被修改，二是解释可以被用来检索机密训练数据和有关模型详情。这些攻击对XAI模型的安全性构成了威胁，因此，模型的可解释性必须与模型输出的准确性同等重要。

在国际和国家层面上，XAI的发展受到了广泛关注。例如，美国国防部高级研究计划局（DARPA）的XAI项目专注于解决机器学习问题，并对异构、多媒体数据中的感兴趣事件进行分类。印度也在积极推动国家AI战略，强调了在人工智能中“可解释性”的重要性，并探讨了系统性和社会性的伦理考量。

尽管XAI在网络安全中的应用前景广阔，但报告也指出了实施XAI的挑战。例如，提供100%准确的解释可能会增强AI黑盒的威胁，攻击者可能会利用提供的解释作为输入来克隆AI黑盒，影响原始AI模型的所有权。因此，应谨慎行事，确保XAI模型及其解释的安全性。

报告最后提出了未来方向，包括对XAI模型及其适用性的研究、测试与验证，以及XAI策略标准化政策框架的建立。这些方向将有助于推动XAI在网络安全领域的进一步发展，确保人工智能技术的可信度和道德使用。

这篇文章的灵感来自于“白皮书关于对网络安全领域可解释人工智能的全面调查”的报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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