AI正在改变许多行业，但没有哪个行业像网络安全那样引人注目。随着网络犯罪的激增和技能差距的扩大，越来越明显地表明AI是网络安全的未来。最近人们越来越关注的一个问题，那就是是对AI可解释性的需求。

随着AI工具的出现，人们对AI可解释性的担忧越来越多，它们的缺点也越来越受到关注。在网络安全领域，它和其他应用一样重要吗？让我们来仔细看看。

AI的可解释性是什么？

要了解可解释性如何影响网络安全，您必须首先了解为什么它在任何情况下都很重要。可解释性是许多行业采用AI的最大障碍，原因主要有一个——信任。

今天的许多AI模型都是黑匣子，这意味着你无法看到它们是如何做出决定的。相比之下，可解释的AI(XAI)为模型如何处理和解释数据提供了完全的透明度。当您使用 XAI 模型时，您可以看到它的输出结果以及得出这些结论的推理过程，从而更加信任其输出的结果。

将其放在网络安全的背景下，想想自动网络监控系统。想象一下，这个模型会将一次登录尝试标记为潜在的违规行为。传统的黑盒模型会指出它认为该活动可疑，但可能不会说明原因。通过 XAI，您可以进一步调查，了解是哪些具体操作使AI将事件归类为入侵，从而加快响应时间，并可能降低成本。

为什么可解释性对网络安全很重要？

在一些用例中，XAI的吸引力是显而易见的。例如，人力资源部门必须能够解释AI的决定，以确保它们没有偏见。然而，有些人可能会争辩说，只要模型是准确的，模型如何做出安全决策并不重要。那么以下有几个理由，来说明为什么情况并非如此。

1.提高AI准确率

网络安全AI的可解释性最重要的意义是它可以提高模型的准确性。AI提供了对潜在威胁的快速响应，但安全专业人员必须能够相信这些响应是有用的。安全专业人员不明白为什么模型会以某种方式对事件进行分类会阻碍这种信任。

通过降低误报的风险，XAI提高了安全AI的准确性。安全团队可以准确地看到为什么一个模型将某些东西标记为威胁。如果是错误的，他们可以看到原因，并根据需要进行调整，以防止类似的错误。

研究表明，安全XAI可以达到95%以上的准确率，同时使错误分类背后的原因更加明显。这使您可以创建更可靠的分类系统，确保您的安全警报尽可能准确。

2.更明智的决策

可解释性提供了更多的洞察力，这对于确定网络安全的下一步至关重要。应对威胁的最佳方式因各种具体因素而异。你可以更多地了解为什么AI模型会以某种方式对威胁进行分类，获得关键的背景信息。

黑盒AI则只提供分类结果。相比之下，XAI通过让您查看其决策过程，揭示威胁的来龙去脉及其表现方式，从而实现根本原因分析。然后你可以更有效地解决它。

3.持续的改进

可解释的AI在网络安全中也很重要，因为它可以持续改进。网络安全是动态的。犯罪分子总是在寻找绕过防御的新方法，因此安全措施必须作出相应的调整。如果你不确定你的安全AI如何检测威胁，这可能会很困难。

仅仅适应已知的威胁是不够的。在过去十年中，大约40%的零日漏洞攻击发生在2021年。针对未知漏洞的攻击变得越来越普遍，因此您必须能够在网络罪犯之前找到并解决系统中的弱点。

可解释性可以让你做到这一点。因为您可以看到XAI是如何做出决策的，所以您可以找到可能导致错误的漏洞或问题，并解决它们以增强安全性。同样，您可以查看导致各种问题的原因，以确定您应该考虑的新威胁。

4.法规遵从性

随着网络安全法规的发展，安全AI的可解释性的重要性也将随之增长。像GDPR或HIPAA这样的隐私法都有大量的透明度要求。如果你的企业属于这个管辖范围，黑盒AI很快就会成为法律责任。

安全AI可以访问用户数据以识别可疑活动。这意味着您必须能够证明模型使用该信息的方式是遵守隐私法规的。XAI提供了这种透明度。

目前，像这样的规定只适用于某些行业和地区，但这种情况可能很快就会改变。美国可能缺乏联邦数据法，但至少有9个州制定了自己的全面隐私立法。还有几个州至少出台了数据保护法案。鉴于这些不断增长的法规，XAI是无价的。

5.建立信任

不出意外的话，网络安全AI应该可以用来建立信任。许多公司难以获得消费者的信任，许多人怀疑AI的可信度。XAI有助于向您的客户保证，您的安全AI是安全和合乎道德的，因为您可以准确地确定它是如何做出决策的。

对信任的需求超越了消费者。安全团队必须得到管理层和公司利益相关者的支持，才能部署AI。可解释性可以让他们展示他们的AI解决方案为什么是有效的、道德的和安全的，从而提高他们获得批准的机会。

获得批准有助于更快地部署AI项目并增加预算。得以让安全专业人员可以在更大程度上利用这项技术。

XAI在网络安全领域面临的挑战

可解释性对网络安全AI至关重要，随着时间的推移，它只会变得更加重要。然而，构建和部署XAI带来了一些独特的挑战。企业必须认识到这些，以实现有效的XAI部署。

成本是AI最大的障碍之一。监督式学习在某些情况下可能会很昂贵，因为它需要标记数据。这些费用可能会限制一些公司证明安全AI项目的能力。

XAI模型的计算强度也很大。并不是每个企业都有必要的硬件来支持这些更复杂的解决方案，并且扩展可能会带来额外的成本问题。这种复杂性也使得构建和训练这些模型变得更加困难。

在安全领域有效使用XAI的步骤

考虑到这些挑战以及网络安全AI可解释性的重要性，安全团队应该谨慎对待XAI。一个解决方案是使用第二个AI模型来解释第一个模型。像ChatGPT这样的工具可以用人类语言解释代码，提供一种方法来告诉用户为什么模型会做出某些选择。

如果安全团队从一开始就使用比透明模型慢的AI工具，那么这种方法是有用的。这些替代方案需要更多的资源和开发时间，但会产生更好的结果。许多公司现在提供现成的XAI工具来简化开发。使用对抗网络来理解AI的训练过程也会有所帮助。

在任何一种情况下，安全团队都必须与AI专家密切合作，以确保他们理解他们的模型。开发应该是一个跨部门、更具协作性的过程，以确保每个需要的人都能理解AI的决策。企业必须将AI素养培训作为实现这一转变的优先事项。

网络安全AI必须是可解释的

可解释的AI提供了透明度、更高的准确性和持续改进的潜力，这些都对网络安全至关重要。随着监管压力和对AI的信任成为更重要的问题，可解释性将变得更加重要。

XAI可能会加剧开发挑战，但好处是值得的。安全团队开始与AI专家合作，从头开始构建可解释的模型，可以释放AI的全部潜力。