不必擔心人工智慧取代人們的工作機會

如今，人工智慧和機器學習的能力正在加速增長，目前由人類執行的許多網路安全任務將被自動化所代替，但目前仍然有大量的工作要做，特別是對於那些希望跟上技術發展，擴充技能，並更好地瞭解自己公司業務需求的人來說，因此其工作前景應該保持良好的發展。

網路安全工作並不會採用電話運營商發展模式。例如，以西班牙一家防病毒公司PandaSecurity公司。當該公司開始運營時，就遭到一些逆向工程惡意程式碼的攻擊和惡意簽名。

“如果我們仍然以同樣的方式工作，將需要成千上萬的工程師，”PandaLabs公司的技術總監LuisCorrons說。與其相反，該公司的研究人員創造了大多數工作的工具。“這意味著，現在我們只需要看看每天顯示的新惡意程式碼的一小部分，因為每天都將有超過20萬個新的惡意軟體樣本，無法想象如果沒有人工智慧技術，我們將採用人工方法如何實施這些主要任務，保護我們客戶資料的安全。”

那麼，這是否意味著將喪失成千上萬的工作機會了？Corrons表示當然不是。“現實，沒有哪家公司能負擔得起人工費用。”他說。

Corrons說，事實上，人工智慧實際上創造了新的工作機會，其中包括改進內部系統和建立新聞工作，以及數學家應用人工智慧開展這些系統的工作。

Bloomberg公司的創始合夥人KarinKlein說：“有人問到人們應該關注的領域是什麼時，我認為安全方面還有很多就業的機會。”

她說，由於企業對安全專業人員的市場需求，安全行業人才供不應求。

人工智慧工具將帶來更多的力量

人工智慧承諾將重複任務和那些需要處理大量資訊的任務實現自動化，但是行業需要這樣做，因為人類有太多的任務需要處理。Corrons說，“更多的是增強而不是自動化。”而這是她一直在投資的網路安全公司的共同的主題。她補充說，她對人工智慧技術將帶來什麼非常樂觀。

Pluralsight的作者和網路安全培訓師DaleMeredith表示：“這將幫助那些試圖管理一切IT事務的工作人員，這將有助於為他們提供更多的時間來看哪些業務將對公司發展更為重要。”

他表示，“人工智慧只是另一個工具，將在正確的時間來臨。可以想一想我們現在與五年前資料量的對比。”

卡內基梅隆電腦科學學院教授，人工智慧和網路安全專家JasonHong表示，新技術的發展（如物聯網）將會產生更多的資料。

仍然需要人們領導，決定和完成工作

DHR國際公司副董事長兼網路安全和商業風險專家PeterMetzger表示，“幾乎在每個方面，社會的每一個維度現在都依賴於計算機，因此，安全的需求不斷增長。”這將使分析師的工作以往的更多，並且更有效地進行。

“在短期內，沒有足夠的專業人員，仍然有很多職位空缺。”Haystax技術執行長BryanWare說，“但隨著時間的推移，人工智慧將允許分析師開展更為高效的自動化任務，並且智慧地提醒分析師。”

丹佛營銷公司SendGrid首席安全官DavidCampbell說，“更好的人工智慧將使安全專業人員更容易將山脈的噪音進行排序，找到實際的指標。”

“人工智慧將有助於加快對安全漏洞的識別和預測，”他說，“這將提高安全專業人員的職業前景，他們善於發散思維，並限制更多傳統安全運維中心分析師的職業前景。”

安全公司AcuitySolutions的執行長KrisLovejoy說，通過人工智慧自動執行常規，切割和貼上工作，網路安全行業的大部分增長將在安全調查中。

這可能需要額外的培訓，她說，這不一定是完整的大學課程，但類似於SANS培訓計劃。

“安全領域目前需要大量的體力勞動，”她說，“有很多入門級的工作，幾乎是IT管理員，以及非常複雜的工作人員，將會花費大量的時間進行培訓。”

這種情況令人沮喪。隨著自動化的實現，這些工作將變得更加有趣，而這些行業的崗位可能會減少流失。

當涉及到正確部署人工智慧工具時也會提高新的工作機會

“人工智慧並不是免費的，”Haystax公司Ware說，“許多技術需要大量的演算法訓練，資料標記，以信人類必須進行的測試。

微軟公司IEEE成員，高階研究員DavidMolnar說，人工智慧還需要確保具有高度可用的高度安全的基礎設施。“沒有高度可用的基礎設施，如果人工智慧中斷，就會使業務受損，”他說，“在安全方面，如果因為人工智慧獲取不良資料或人工智慧被黑客攻擊，那麼企業將會做出錯誤的決定。”

首席安全官的工作將越來越多地關注人工智慧在業務中的作用，以及瞭解人工智慧周圍的流程。而首席安全官也可能需要成為人工智慧和企業其他部門之間的調解人。

“為了確定人工智慧驅動決策的合法性，首席安全官必須幫助其他商業領袖倡導並向全世界解釋這一過程。”他說。“這並不容易，但它會將首席安全官處於在每一個業務的核心之中。”

而尋找將人工智慧應用於企業的方法也需要不同的思維方式。

“一個成功的人工智慧戰略需要非常多的技能，”Flybits公司執行長和創始人，麻省理工學院媒體實驗室人類動力學小組的訪問學者HosseinRahnama說。

人工智慧的真正關注

Rahnama說，“許多人工智慧專家在過去非常孤獨，缺乏溝通業務用例的經驗。而將人工智慧研究轉化為商業價值是非常重要的。”

為了在這一領域接受培訓，他建議企業考慮將對人工智慧的基本認識與對公共政策影響的理解相結合的計劃。”

“有許多大學致力於直接解決這些需求的計劃，”他說。“史丹佛大學和麻省理工學院為些採取了一些有趣的舉措。”

安全廠商Prevoty公司的技術長兼聯合創始人KunalAnand說，除了傳統的大學和培訓機構提供的培訓以外，還有其他的學習機會，例如參加關於機器學習和資料科學的會議，訂閱部落格和郵件等。“就像開源專案，”他補充說，“其最好的學習方法是建設一個開源專案。”

安全分析師通常不必在他們的工作中編寫新程式碼。但是，未來可能有更多的機會。

“SendGrid的Campbell說。“尋求安全職業的專業人員需要能夠進行編碼才能取得成功。他建議使用Python，Ruby和Node.js等語言。

他說：“能夠編碼和解釋這些語言將有助於職業前景與眾不同，為希望實現安全任務自動化的組織提供更大的價值。

Lastline的聯合創始人兼CTOGiovanniVigna表示為，在更高的層次上，安全專業人員可以幫助改進他們公司的軟體。自動化工具可以發現常見的漏洞，但是需要有人來理解邏輯缺陷，“例如，電子商務應用程式中的優惠券應該只應用一次的事實，對於人來說是顯而易見的，”他說。

這可能不是嚴格來說是一個技術漏洞，但它是一個安全問題，需要人的判斷和想象力來理解。

“沒有數量的AI會讓程式瞭解程式在每種情況下做什麼，”Vigna說。“它實際上是一個電腦科學的基本定理，稱為”暫停問題“。

執行搜尋公司DHR國際公司副董事長兼網路安全和商業風險專家PeterMetzger說，計算機在領先和創新方面也會落後。“我們仍然需要人們領導，決定和完成工作，”他說。

提供業務價值

隨著日常任務變得自動化，人們將能夠專注於制定戰略，價值觀驅動的決策。

IBMSecurity全球執行安全顧問DianaKelley表示，這將需要真正瞭解業務，以及如何與技術交織在一起。“我建議網路安全專業人員提高他們的全面技能，”她說，“瞭解業務，就需要了解利益相關者的工作。”

這可能涉及與法律部門密切合作，瞭解他們做什麼，或者幫助媒體宣傳或營銷。“這是非常具有挑戰性和困難的，”她說。“但是如果想業務更有價值，就需要了解人們如何與他們的技術進行互動。網路安全是一個非常迷人的領域，是橫向擴充套件的，可以涉及業務的所有領域。

而網路安全專家可以看到的另一個領域是教育。“人類可以很好地向其他人解釋事情，”她說，“人們能以一種明確的方式解釋事情，別人可以理解的東西可能是非常有價值的，不僅僅是其他安全專業人員。”

她補充說，如果培訓任務涉及教授人工智慧系統如何實施網路安全，資訊保安專家不應擔心人工智慧是人類的叛徒。

“人工智慧是人類的幫手，”她說，“有這麼多的資料，人們很難處理，人工智慧就是幫助人們漂浮的救生衣。”

未來將需要什麼樣的技能？

VASCO公司資料安全產品管理副總裁兼資訊長BenoitGrangé說，“如今，企業對於資料科學家和統計師工程師的需求越來越多，事實上，人工智慧和機器學習技術將被用於越來越多的領域，不僅防止欺詐，而且用於預測。”

“高水平融合，事件響應，戰略分析和向決策者介紹，並餵養AI。-BryanWare，HaystaxTechnology的執行長。

Haystax技術公司執行長BryanWare說，“人工智慧可以提供高水平融合，事件響應，戰略分析，以及戰略決策。”

“程式設計技能將繼續處於高需求狀態。為了自動化重複性任務，並更快地識別危害指標，安全專業人員需要能夠進行編碼。人工智慧將為安全專業人員提供更多的槓桿。可以編碼的分析師將遠遠比不會程式設計的分析師更強。”SendGrid公司首席安全官DavidCampbell說。

“當人工智慧的承諾得到回報時，三級分析師將能夠擺脫常見的事件響應，從事諸如法醫學等工作。不斷變化的監管合規觀念將始終需要人類的理解，並將繼續需求。”Hexarite公司執行長EranBarak說。

“大多數惡意軟體檢測的需求可能集中在深度反向工程技術，側重於發現新的技巧和漏洞，並將這些知識傳遞給自動化系統。”Avast軟體公司網路威脅實驗室副總裁MartinVejmelka說。

什麼技能將會變得越來越不需要？

“人們可以期望通過優化演算法來減少人工干預所需的工作量，以及對防止網路欺詐專家的需求。”VASCO公司資料安全產品管理副總裁兼技術長BenoitGrangé說。

“什麼技能可能變得過時？根據簽名檔案，白名單，黑名單和正規表示式來配置和維護傳統安全系統所需的技能，但是這些技術至少在8到10年之內不會消失。”安全公司DBNetworks公司營銷副總裁MichaelSabo說。

原文釋出時間為：2017年2月17日

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