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今年的“3.15晚会”给我最大的震撼就是AI机器人带来的负面问题，40亿骚扰电话播出，每天播出5000个，一年拨出40亿个，设备日活跃量5000多台，在使用设备数量超过3万台，6亿多用户隐私泄露。。。。。。。
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一、AI本无罪，怀璧其罪
AI机器人替代人工，永远保持礼貌从不生气且不知疲倦的声音，当之无愧成为骚扰电话的主力军。AI机器人替代人工拨打骚扰电话的方案已形成“AI拨打电话+AI躲避监管+AI收集个人隐私”的完整黑色产业链。当人们用AI的能力辅助做安全、实现工作效率倍数提升的同时，AI已成为一把双刃剑。正如今年RSAC上，谷歌和Macfee都提到了AI技术应用带来的负面问题。
针对AI自身的安全风险问题，之前文章已经梳理过《RSAC2019安全技术热点连载（1）机器学习的阴暗面》。
二、以“AI之盾”，对抗“AI之矛”
本篇主要是想分享一下，如何更好地使用AI能力来应对AI被恶意利用而产生的问题。如黑产中反欺诈、自动化分析、广告自动拦截、逆向验证客户端、自动化监控敏感信息、自动化屏蔽不良上网信息等。其实，我们看到，以AI的能力去对抗AI，这或许是未来安全进化的终极方案。
利用休息时间，笔者总结了目前用AI对抗AI的四类应用方向：
第一类：AI反欺诈平台：
1、金融机构反欺诈平台；
2、网络安全保险自动化分析评估平台；
第二类：AI检测机器人：
1、在线和移动生态系统、网站等广告自动拦截；
2、基于AI的社交媒体事件监控与品牌保护；
3、AI检测和对抗各类机器程序\机器人
第三类：AI内容发现与隐私保护
1、基于AI的网上浏览内容安全；
2、基于AI+生物识别+个人隐私保护；
第四类：AI***“闪电战”对抗
1、AI促使***自动化、缩短了***准备时间；
2、使用AI能力进行自动化编排和响应，提升防御效率。
三、以色列网安创企AI方向分析
1、Unbotify，AI检测机器人（2015年成立，今年1月底已经被移动监测和防欺诈公司Adjust收购）
官网：http://www.unbotify.com/
核心业务方向：机器人检测，可通过分析网站和移动应用用户流中的人类行为模式，对真人与机器人进行区分，进而防止数字欺诈活动的发生。利用机器学习和深度学习技术，Unbotify从设备方向(device orientation)、触摸事件(touch events)与压力灵敏度等项目数据中，提取出上百种特征进行检测分析，从而辨别出作弊机器人。此作法使营销商能够在不混淆合法人为流量的情况下，判定出欺诈性的机器人活动，进而确保应用发行商与真人受众间的互动。
收购方Adjust从事的领域：移动数据监测和防欺诈平台，为全球移动应用营销商提供高质量的分析、监测和防欺诈解决方案，从而帮助他们更精准、更快速地作出营销决策。
2、NsKnox ，AI金融反欺诈（2016年初成立，今年2月份完成1500万美元A轮融资，由微软M12风险基金和Viola Ventures领投）
核心业务方向：金融反欺诈平台。保护企业支付免受欺诈和数据操纵多种威胁。nsKnox的解决方案利用了公司所谓的合作网络安全（CCS），将加密技术与来自多个组织的数据相结合。
3、ChameleonX ，AI在线反机器人广告（2015年成立，16年获190万美元种子轮资金，由TrueVentures领投）
官网：https://chameleonx.com/
核心业务方向：以机器学习的能力，保护在线和移动生态系统免受广告注入、机器人和恶意广告的侵扰。
4、 D- ID，AI个人图像隐私保护（2017年成立，2018年1月完成400万美元种子轮融资，领投方为 Pitango Venture Capital）
官网：https://www.deidentification.co/
核心业务方向：反图片识别技术的公司，保护图像免受未经授权的自动面部识别系统，有助于个人生物信息的隐私保护。深度学习解决方案融入名为“de-identification”的数据保护技术，可以生成算法无法辨识的照片和视频，但同时保持与真实人脸相似，以保障个人隐私及身份信息不被面部识别技术恶意读取。
5、Cyabra — AI网络水军清洗器（2017年成立，种子轮融资金额不详）
核心业务方向：降低网络水军、假消息对消费品牌、政府的不利影响。Cyabra有多名创始人有在以色列军方，以及商业智能公司的工作经历。Cyabra的定位在于保护客户免遭流氓大军的损失。通过每个账户的基本资料、照片、发文内容和文风等信息，识别账户是虚假账户的可能性。另外，由于虚假账户经常跨平台发布相同/相似内容，Cyabra通过各种手段获得真实的虚假账户库，基于不同社交平台账号的相似性，扩大虚假账户库。对于疑似或确诊的虚假账户，公司会为客户提供及早预判、及早预警、下一步行为预测的服务。Cyabra有很强的网络爬虫能力、用户画像积累和语料情感分析技术，在自然语言处理技术上也在持续爬坡。网络舆情属于自然语言处理应用落地极难的领域，这是由于网络语言规范性相对弱。
6、Shieldren， AI保护儿童上网健康（2017年成立，种子轮融资金额不详）
核心业务方向：利用机器学习和深度学习，监控儿童上网浏览网页，保护儿童浏览健康网站不受侵害。
7、Cyberwrite，网络保险自动化评估平台（2016年成立，种子轮融资金额不详）
官网：https://cyberwrite.com/
核心业务方向：自动化评估网络保险金额，提供自动化评估平台及服务。
网络保险覆盖主要包含四大类：
1) 技术错误、失误(Errorsand Omissions)
例如IT企业的产品开发延期，产品集成出现错误，由此造成的经济损失；
2) 版权、商标等知识产权（MediaLiability）
例如与其他企业发生了知识产权纠纷，需要法律方面的费用、赔偿等；
3) 网络、信息安全
例如企业存储的商业机密或用户数据泄露、数据丢失、病毒传播和勒索等造成的损失。
4) 隐私数据
同样都是数据层面的内容，隐私数据主要是指现实环境中的失误，如丢失存有敏感数据的笔记本，员工将带有客户信息邮件发错，诸如此类。
四、关于AI对抗AI的安全方向思考总结
1、AI能力成为对抗机器学习\机器人的核心能力；
2、使用AI对抗AI已成为安全从业者的认知必然；
3、网络保险自动化分析评估平台被安全创企看好；
4、AI在个人生物识别信息的隐私保护领域应用被看好；
5、使用AI保障儿童上网属于AI的创新应用领域；
6、AI在金融保险互联网平台领域的反欺诈和广告拦截应用广泛；
7、AI能力实现自动预警和响应及策略编排，进而对抗AI自动化***；
五、终极猜想：未来，安全的终极进化能力，是AI之间的对抗
尽管我们目前仅处于弱人工智能阶段，但是AI机器学习及自动化已经成为骇客手中的武器，安全的对抗因为大数据、人工智能的场景融合变得越来越复杂，安全专家的能力不应该被海量的安全大数据限制，通过AI工具释放出来安全专家可以做更多有价值的工作。故，笔者不成熟的猜想：根据“二八法则”，未来，AI工具将用20%的时间完成安全从业者80%的工作内容，而80%的安全专家将致力于剩余20%高级安全对抗工作中去。随着AI能力的不断进化，以“AI之盾”抵御“AI之矛”，将会成为业界共识。