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Imperva首席技術(shù)官揭秘數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域機器學(xué)習(xí)的真諦:超越人力,定義未知

作者:樂購科技 來源: 2017-11-27 13:57:00 閱讀 我要評論 直達商品

   如今,機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域中繞不開的核心技術(shù)。機器學(xué)習(xí)可以提供人力無法達成的大規(guī)模分析和收集數(shù)據(jù)的能力,可如果缺乏有關(guān)待解決問題的專業(yè)領(lǐng)域知識,機器學(xué)習(xí)技術(shù)本身仍然無法提供有價值的信息。就數(shù)據(jù)庫內(nèi)部威脅識別而言,最大的挑戰(zhàn)不在于通過機器學(xué)習(xí)輸出違規(guī)告警,而在于如何確定典型用戶或系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問何時出現(xiàn)異常,以及哪些情況是有危害的,哪些僅僅是異常情況。

  日前,Imperva首席技術(shù)Terry Ray對于機器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的有效應(yīng)用問題給予了深入的解答,揭秘了ImpervaCounterBreach解決方案如何能夠超越傳統(tǒng)的策略設(shè)置方案,準(zhǔn)確識別不可預(yù)知的數(shù)據(jù)訪問,并保護數(shù)據(jù)訪問的安全。

  Terry Ray首先由機器學(xué)習(xí)的類型區(qū)分入手,把機器學(xué)習(xí)分為監(jiān)督式學(xué)習(xí)和無監(jiān)督式學(xué)習(xí)。監(jiān)督式學(xué)習(xí)可以完成圖像識別、標(biāo)記分類等功能,需要預(yù)先設(shè)定針對性的人工策略,對于不可預(yù)知的事件無能為力。而Imperva解決方案中采用的無監(jiān)督式學(xué)習(xí),更接近大眾心目中的“人工智能”,增加了異常檢測、檢索、主題抽象等基本技術(shù),并綜合了專業(yè)領(lǐng)域知識、數(shù)據(jù)收集和解析、制定基準(zhǔn)和鑒別敏感數(shù)據(jù)的能力,具有更高的自動化屬性,極大地減少了對于人工的依賴性。

  為了讓機器學(xué)習(xí)的結(jié)果更有意義,Imperva特別使用了聚類的技術(shù)。“聚類使得​​我們可以把許多不同的信息聚集在一起,我們再把其他的數(shù)據(jù)和我們擁有的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識結(jié)合在一起,切實使得這些數(shù)據(jù)變得有價值并與語境關(guān)聯(lián)。”Terry Ray表示,“真正重要的關(guān)鍵和差異在于,Imperva把我們的專業(yè)領(lǐng)域知識和機器學(xué)習(xí)進行了整合。”

  專家領(lǐng)域知識是我們持續(xù)在數(shù)據(jù)庫、文件、應(yīng)用系統(tǒng)上年復(fù)一年累積的經(jīng)驗,這些經(jīng)驗可以幫助我們解決人力無法處理過大數(shù)據(jù)量的問題。根據(jù)Terry Ray的估計,“在大多數(shù)情況下,大多數(shù)人在告警超出正常量5%的時候就已經(jīng)無法忍受了,更不用說去查看那些生成這些告警的原始數(shù)據(jù)了。”

  與此同時,“我們不僅僅需要收集大量數(shù)據(jù)的技術(shù),同樣還需要能夠準(zhǔn)確的解析這些數(shù)據(jù)。”不同的數(shù)據(jù)庫使用不同的語言,必須有能力解析每一種語言,才可以根據(jù)解析后的數(shù)據(jù)創(chuàng)建有效的模型。Terry Ray介紹說,Imperva從事數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、文件服務(wù)器、應(yīng)用端的訪問數(shù)據(jù)解析已有14到15年的時間,長年累積的經(jīng)驗,令他們可以識別30種不同的數(shù)據(jù)庫語言和文件語言,從而無礙地完成數(shù)據(jù)解析。

  除了數(shù)據(jù)解析外,還需要有判斷的基準(zhǔn),幫助我們鑒別敏感數(shù)據(jù)。Terry Ray說:“我們建立了基準(zhǔn),就可以基于基準(zhǔn)來發(fā)現(xiàn)各種異常;的異常是識別數(shù)據(jù)違規(guī)的基礎(chǔ)。它告訴我們有什么不對了。”在制定基準(zhǔn)的方面,Imperva不僅單獨觀察用戶或數(shù)據(jù),而是把二者結(jié)合起來。Terry Ray模仿機器學(xué)習(xí)的口吻舉例說:“看,我明白這是一個人類用戶,而這個人類用戶正在觸碰只有應(yīng)用程序會觸及的數(shù)據(jù)。”這不是一個人工的策略,而是人類用戶與數(shù)據(jù)交互過程中由機器學(xué)習(xí)確定的模式。

  能夠確定某人如何與數(shù)據(jù)交互,何時與數(shù)據(jù)交互,以及與數(shù)據(jù)交互的原因是這里的關(guān)鍵。Terry Ray再次強調(diào),這一切的基礎(chǔ)都是機器學(xué)習(xí)和Imperva專業(yè)領(lǐng)域知識的結(jié)合。“如果你沒有機器學(xué)習(xí)來幫助你,那么由人類來回答這些問題幾乎是不可能完成的。”

  Imperva CounterBreach解決方案的獨特優(yōu)勢,正在于其不再需要根據(jù)客戶的需求而人工設(shè)定策略。“但是誰知道你所有的數(shù)據(jù)庫和你所有的文件服務(wù)器的使用情況呢?答案是:沒有人。所以我們使用CounterBreach自動化地為你完成這樣的工作。”Terry Ray總結(jié)說:“引入自動化的價值,正在于它能讓我們理解和預(yù)測那些不可預(yù)測的東西。”


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