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，安全牛记者现场参会，并整理出一些演讲嘉宾的重要观点。
一、智能运维是必然之路
中国人民银行科技司副司长陈立吾在致辞中表示：
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。
二、AI+安全，金融网络安全的供给侧改革瀚思科技CEO高瀚昭认为，“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。
十年前在第一阶段，现在在第二阶段，未来在第三阶段。
以笔者的理解，就是从简单的自动化到机器学习，再到深度学习的演进过程。
供给侧：AI应用在瀚思的实践