在过去一段时间内，一起又一起的世界性病毒问题袭击了我们的网络，如著名的斯诺登、勒索病毒等时间，在解决危机的同时，我们不得不直面一个问题，那便是数据安全的问题，在网络越发发达的当今社会，如何确保信息的安全，是我们急需解决的重大关键。
当下，全球安全市场已经进入新一轮高速发展时期，全球安全市场的年增幅也已突破8.4%，是IT市场增幅的两倍，中国市场的增长空间则更为巨大，不过令人可惜的却是，网络安全作为IT领域里的传统行业，其本身服务所存的问题和弊端却日益凸显，并且这些不足正在极大的约束其发展。
2017年7月Gartner发布了本年度技术成熟度曲线，深度学习和机器学习并列处于曲线最顶端，成为了2017年最流行的技术选择，而以上两项又恰巧是人工智能的两个分支，AI人工智能无疑已是当代科技、特别是安全创新领域最炙手可热的宠儿。
墨云安全通过对传统网络安全业务模式的长期研究和跟踪，总结其业务痛点和发展障碍，结合人工智能技术创造出了全新概念的智能网络攻击 机器人 ，引用虚拟黑客的概念，机器学习大数据，不断对其进行深度学习算法训练，化被动防御为主动攻击，以黑客的角度进行持续验证性分析，量化企业风险，改善安全态势，为企业级用户的网络安全保驾护航。墨云科技期望通过业务模式的不断革新，颠覆传统网络安全服务，促进网络安全行业的进步与发展。下面是对智能攻击机器人的主要业务模式所进行的介绍与分析
AI虚拟黑客器人，是对传统网络安全领域的颠覆
传统网络安全领域主要存在两个问题，一个是不能有效的提前防范安全漏洞，另一个是安全人员缺口大，成本高。因为在传统的网络安全领域，如果想要防范安全漏洞主要有两种方法，要么是在每个用户的安全环境中都安排专业的安全人员，手动的进行应急防范，要么就是将可疑文件在沙箱或者虚拟机等环境中运行，判断其是否包含恶意代码，检测未知威胁。但目前，我国安全人员缺口巨大，并且在虚拟环境中运行会出现较大的处理延迟等问题，所以安全漏洞的防范工作急需一个更完美的方案来取代。
智能攻击机器人—可以通过人工智能算法模拟人的分析能力，在一定程度上就相当于把安全厂商的分析能力植入到用户的安全环境中，既能规避安全人员缺口大的烦恼又能在遇到威胁时及时响应，节约时间成本，可以有效的解决以上两种方法所存在的弊端。同时，如果能够通过人工智能将安全分析师在日常工作中所积累的事件分析及解决流程固化成可自动运行的分析模型，还可以大大提升安全运营人员的工作效率。
从以上角度分析，利用人工智能所创造出的智能攻击机器人可以有效的解决目前传统网络安全领域所存在的问题，颠覆其现有服务方式，优化网络安全服务的用户体验，激发出网络安全服务更大的价值。
AI虚拟黑客机器人，是对未来安全领域的探索，是应用及其网络、系统、信息安全的终极防御
恶意代码的检测需要积累一定体量的标注数据作为训练样本和测试样本，如果利用传统网络安全领域的思路，让人来处理这一庞大的数据规模是需要耗费大量精力的，并且随着网络攻击手段趋于复杂化和隐蔽化，这一传统思路就变得更加难以实现。因此此时通过人工智能的深度学习算法训练并创造出的智能攻击人就能很好的处理以上自然人所不能完成的任务。通过良好训练的智能攻击人可以根据不同攻击的节点选择合适的攻击方式，模拟黑客进行虚拟向量验证性攻击，在用户被攻击前提前确认修复方案。同时，人工智能技术通过提升对安全大数据的处理能力，还可以极大的提高安全事件处理的响应速度，最大限度的减少损失。
因此，将人工智能与传统网络安全相结合的这一方式，为未来的网络安全发展提供了很好的探索方向和参考价值，期待二者可以碰撞出更多的火花。
当然，也许有人会有疑问：一旦AI黑客机器人技术被少数不良组织、甚至黑客所掌握，是否会对已经安全危机四伏的世界增添更加不安全的因素?实际上，算法模型只是基础，仅有算法模型、漏洞库是不够的，AI虚拟黑客机器人需要海量、持续更新的漏洞库和场景脚本，以及应用安全团队的主动配合训练，才能持续进化，最终成为魔高一尺、道高一丈的应用及其信息、系统、网络安全的终极防御武器。
数据时代和智能时代已经来临，人工智能的发展也是大势所趋，每一项新技术的尝试都会面临到挫折和挑战，但是不管从何种角度来分析，人工智能与网络安全的结合是毋庸置疑的，人工智能也必将发挥其更大的价值和能量，推动着网络安全行业实现更大的进步。
