通过安全意识活动提高整体安全态势

对于网络安全专业人员来讲,安全意识活动是针对最终用户的教育培训活动,似乎主要是些“软技能”方面的沟通与交流活动,没有多少技术含量。甚至有网络安全技术专家认为,安全意识活动就是通过展开一次又一次的小型安全研讨会,在互相聊天与吹牛之间,便可将安全知识“灌输”给最终用户,让用户在经过一番安全意识的“洗脑”之后,便完成华丽的安全知识“升级”——从无知小白变成无敌战士。

的确,如今,企业以及企业级的组织机构(机关单位)必须考虑使用安全意识活动来提高整体安全态势。因此,有很多公司和顾问了解有关安全意识活动的些许内容。有提供平台服务的,有提供内容服务的,也有提供咨询及活动服务的,但是成系统的做法很少。作为信息安全意识方面的先行者,我认为重要的是首先考虑一些驱动因素,搞安全意识活动只是简单的随大流吗?这样做的商业原因是什么?衡量安全意识活动成功的关键组成部分是什么?我们如何证明这项投资的商业价值是合理的?从2010年开始,昆明亭长朗然科技有限公司就一直专注于信息安全意识这个课题,并持续进行着理论研究与实践探索,至今以来一直在进行。

人类进入了全球局势动荡的大时代,网络威胁不仅来自于黑客和间谍活动,甚至还有国家力量支持的网络战争,我们是否有办法保护关键基础设施和公司免受犯罪活动的侵害?国家网络安全宣传周活动提出“网络安全为人民、网络安全靠人民”的有趣口号,仅仅只是想让人民认识和防范网络电信诈骗吗?我们相信全球以及各个国家的组成部分——各类组织机构可以用来以非常切实的方式提高其整体安全状况,进而促进全球整体的网络安全。

我们发现许多公司和安全团队都在努力解决安全问题,总体上网络安全仍是一个向上的产业,是因为新型的网络威胁仍在不断出现和发展,并且比以前更加活跃,我们看到这种趋势仍在继续,并且以非常惊人的速度演进。说起来这些威胁的部分特点与新型冠状病毒非常相似。当我们看到大量成功的攻击,以及研究表明它们之所以成功的原因之时,我们很快就确定,成功的攻击实际上利用了某种形式的社会工程或者其他类似的使攻击更易成功的因素,基本上来说,社会工程可以让网络犯罪、黑客、间谍利用人性的弱点,比纯粹利用系统中的漏洞,要容易成功得多。还有一点有趣的是,我们不仅在这些攻击中发现有社会工程学的成分,而且这些犯罪黑客利用的漏洞大多是旧漏洞,而且它们也是众所周知的攻击,例如SQL注入、基于Web的应用程序中不正确的身份验证机制执行的恶意代码、XSS攻击等。

此外,我们研究的结论还展示出一些更有趣的事情,包括攻击成功的其他原因。因此,我们研究了防病毒防火墙,包括基于个人和网络的入侵检测系统和入侵防御系统。我们发现,事实上,在很多情况下,这些传统的防火墙和入侵防御系统并没有阻止那些成功的攻击发生。这其实非常容易理解,传统的安全防线很多会失效,尤其是配置不当,比如使用默认配置或过时的配置之时。简单说,那些防火墙防入侵的安全设备没有得到很好的使用,效力极差。这就类似在新冠不断变种、传播力感染性持续强化的情况下,人们却仍然不正确佩戴口罩,乐于成群结队地参与聚集活动,一个道理。

其中一些原因是社会工程的组成部分。这也是我们将了解安全意识活动如何提高整体安全态势的地方,在几乎所有类型的组织中,实施社会工程攻击,都能收获非常可观的商业价值。所以安全团队需要安全工具来搭建“全民”安全保护架构,以免受黑客犯罪和基于间谍活动的黑客攻击,“全民”用户需要大量的培训。

通常,除了针对最终用户进行安全意识培训之外,还需要让用户能够理解和意识到攻击何时发生(重大事件、敏感时期),如何根据证据和警报识别攻击正在发生(异常情况),如何强化安全策略的执行(安全抉择与行为)。当我们对此进行调查时,更详细地了解它们如何提高安全态势,我们发现很多公司实际上并没有对工作人员进行网络安全培训,更没有以安全意识活动形式实施的安全培训计划。这些计划至少会要求每年进行一次全员的安全宣教活动,该安全刷新应作为员工的年度进修计划获得实施。

十年前,还有一些反对的声音,认为在安全方面,应该尽量实现安全“透明化”,不该打扰用户。而现今,从社会层面看,系统操作越来越“傻瓜化”,脆弱的小白用户可以在数字世界中生存,却因为不懂系统原理,就很容易遭遇诈骗。从组织机构层面看,系统的弱点能够通过技术手段最大程度地修复,而人性的弱点,越来越被放大地应用于社会工程攻击。而要修复“人性的弱点”,无疑需要在安全意识活动中发力。而今,包括NIST、SECUREMYMIND、CSI、工信、科技、网信、保密、公安、FBI、OWASP、ISACA等等在内的多家安全机构的研究表明:大多数知名企业及跨国公司已经将安全意识活动提到了前所未有的高度,成为了网络安全工作的一项重要内容。

昆明亭长朗然科技有限公司积极顺应时代变化,专注于帮助各类型组织机构解决“人员”方面的安全风险,我们创作了大量的教程资源内容,包括安全、保密、合规等主题在内的动画视频、电子图片和电子课件,同时,我们拥有基于云计算的弹性学习管理系统,可以帮助各类型机构快速发起针对全员的安全意识在线学习计划,进而修复安全防范体系中“人为因素的弱点”。欢迎有兴趣的朋友联系我们,预览课程内容和洽谈采购事宜。

成为人工智能时代安全的独立开发者

随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,越来越多的独立开发者开始涉足AI领域,开发各种智能应用和服务。然而,AI技术的广泛应用也带来了新的安全挑战。数据泄露、隐私侵犯、恶意攻击等问题日益严重,成为独立开发者在AI时代面临的重要挑战。对此,昆明亭长朗然科技有限公司网络安全意识产品经理董志军表示:AI是个非常聪明且好用的工具,可以替代很多程序员的工作,即使您只是传统的懂一点点皮毛的产品经理或者项目经理,您也可以使用人工智能的代码功能,将以前专业开发人员才能完成的代码工作,轻松搞定。但是问题也随之而来,您如何懂些安全原理还好,如果不懂,那么您得小心人工智能可能会给您带入一个风险代码的坑中。如下我们将探讨如何在人工智能时代成为一名安全的独立开发者,我们会特别强调开发者的安全意识的重要性。

理解AI安全挑战

在进入具体的安全措施之前,首先需要理解AI时代的安全挑战。以下是一些主要的安全问题:

  1. 数据泄露:AI系统需要大量的数据进行训练,这些数据可能包含敏感信息。如果数据没有得到适当的保护,可能会被未经授权的个人或组织获取。
  2. 隐私侵犯:AI系统在处理用户数据时,可能会无意中泄露用户的隐私信息。例如,个性化推荐系统可能会泄露用户的兴趣和偏好。
  3. 恶意攻击:AI系统可能成为恶意攻击的目标。例如,攻击者可能通过注入恶意数据来欺骗AI模型,或者利用AI系统的漏洞进行攻击。
  4. 模型漏洞:AI模型本身可能存在漏洞,例如对抗性攻击(Adversarial Attacks),攻击者可以通过精心设计的输入数据来欺骗模型,导致错误的输出。

提高安全意识的重要性

在AI时代,开发者的安全意识至关重要。安全意识不仅仅是技术问题,更是一种态度和文化。开发者需要时刻保持警惕,了解最新的安全威胁和防范措施,并将安全意识贯穿到整个开发过程中。

1. 教育和培训

开发者需要接受有关AI安全的教育和培训,了解AI系统的安全挑战和防范措施。例如,可以通过在线课程、培训班和安全会议等方式,提高自己的安全知识和技能。

2. 保持更新

AI技术和安全威胁都在不断发展,开发者需要保持更新,了解最新的安全动态和防范措施。例如,可以订阅安全新闻、参加安全社区和论坛,及时获取最新的安全信息。

3. 安全设计

在设计AI系统时,开发者需要将安全作为一个重要的考虑因素。例如,可以采用安全设计原则,如最小权限原则、防御深度原则和零信任原则,确保系统的安全性。

4. 安全测试

在开发过程中,开发者需要进行充分的安全测试,发现和修复潜在的安全漏洞。例如,可以使用渗透测试、代码审计和安全扫描等方法,检查系统的安全性。

技术措施

除了提高安全意识,开发者还需要采取一系列技术措施,确保AI系统的安全性。以下是一些主要的技术措施:

1. 数据加密

数据加密是防范数据泄露的基本措施。在数据收集、存储和传输过程中,应采用强加密算法对数据进行加密。例如,可以使用AES、RSA等加密算法,确保数据的安全性。

2. 数据匿名化

数据匿名化是指将数据中的敏感信息进行匿名处理,使得数据无法被追溯到具体的个人或组织。例如,可以对数据中的姓名、地址、电话号码等敏感信息进行匿名处理。这样,即使数据被泄露,也不会对个人隐私造成威胁。

3. 差分隐私

差分隐私是一种保护数据隐私的技术,通过在数据中添加噪声,使得数据的统计特性不会显著改变,但个体的隐私信息得到保护。差分隐私技术可以应用于AI模型的训练过程中,防止模型无意中学习到敏感信息。

4. 联邦学习

联邦学习是一种分布式机器学习方法,允许多个参与方在不共享数据的情况下共同训练AI模型。联邦学习可以有效地防止数据泄露,因为数据始终保存在各自的参与方手中,不会被传输到其他地方。

5. 安全多方计算

安全多方计算是一种加密技术,允许多个参与方在不泄露各自数据的情况下共同计算结果。安全多方计算可以应用于AI模型的训练和推理过程中,防止数据在计算过程中被泄露。

6. 对抗性训练

对抗性训练是一种提高AI模型抗攻击能力的方法,通过在训练过程中引入对抗性样本,使得模型能够识别和抵御对抗性攻击。例如,可以使用对抗性生成网络(GAN)来生成对抗性样本,提高模型的鲁棒性。

实践中的安全措施

在实际开发过程中,开发者需要将安全措施落实到具体的操作中。以下是一些实践中的安全措施:

1. 安全开发环境

开发者需要使用安全的开发环境,确保代码和数据的安全性。例如,可以使用虚拟私有网络(VPN)、安全开发工具和代码管理系统,防止代码和数据被未经授权的个人或组织获取。

2. 安全代码编写

开发者需要遵循安全编码规范,编写安全的代码。例如,可以避免使用不安全的函数和库,采用输入验证和输出编码等方法,防止代码注入攻击。

3. 安全配置

开发者需要正确配置AI系统的安全设置,确保系统的安全性。例如,可以使用防火墙、入侵检测系统和访问控制等方法,防止未经授权的访问和攻击。

4. 安全部署

开发者需要在安全的环境中部署AI系统,确保系统的安全性。例如,可以使用容器化技术、虚拟化技术和云安全服务,防止系统被攻击和篡改。

5. 安全监控

开发者需要对AI系统进行持续的安全监控,及时发现和处理安全问题。例如,可以使用日志分析、安全审计和威胁检测等方法,监控系统的安全状态。

用户教育和意识提升

除了开发者自身的安全意识和技术措施,用户的安全意识也至关重要。开发者需要通过教育和宣传,提高用户的安全意识,确保用户在使用AI系统时能够保护自己的隐私和数据安全。

1. 用户培训

开发者可以通过用户培训,向用户传授安全知识和技能。例如,可以通过用户手册、在线课程和安全培训等方式,教育用户如何安全地使用AI系统。

2. 安全提示

开发者可以在AI系统中设置安全提示,提醒用户注意安全问题。例如,可以在用户输入敏感信息时,提示用户确保环境的安全性,或者在用户遇到可疑活动时,提示用户采取相应的措施。

3. 隐私政策

开发者需要制定明确的隐私政策,向用户说明AI系统如何处理和保护用户的数据。例如,可以在隐私政策中详细说明数据的收集、存储、使用和共享等方面的内容,确保用户了解自己的权利和义务。

4. 用户反馈

开发者需要重视用户的反馈,及时处理用户报告的安全问题。例如,可以设置用户反馈渠道,收集用户的安全意见和建议,并及时采取措施进行改进。

结论

在人工智能时代,成为一名安全的独立开发者需要综合采取技术措施和提高安全意识。通过数据加密、数据匿名化、差分隐私、联邦学习、安全多方计算和对抗性训练等技术手段,可以有效地防止数据泄露和恶意攻击。同时,开发者需要提高自己的安全意识,接受教育和培训,保持更新,采用安全设计和安全测试等方法,确保AI系统的安全性。

此外,用户的安全意识也至关重要。开发者需要通过用户培训、安全提示、隐私政策和用户反馈等方式,提高用户的安全意识,确保用户在使用AI系统时能够保护自己的隐私和数据安全。

在未来,随着AI技术的不断发展,安全挑战可能会变得更加复杂和多样化。因此,我们需要不断研究和开发新的安全措施,并持续提高开发者和用户的安全意识,共同应对这一挑战。只有这样,才能确保AI系统在提升效率和创新能力的同时,也能保护好用户的隐私和数据安全。

要实现安全,首先需要懂得安全。基于此理念,昆明亭长朗然科技有限公司创作了大量的安全意识宣教内容,包括动画视频和电子课件,欢迎有兴趣的朋友们特别是有IT兴趣和背景的朋友联系我们,洽谈合作共赢。

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