AI边缘计算机带来的安全挑战

　　今年以来，随着ChatGPT风靡全球，AI（人工智能）已经成为科技领域最热门的技术，持续引发关注。AI也被作为了焦点议题，受到了来自主管单位、研究机构、高校、网络安全领军企业的专家们的热烈讨论。随着边缘计算+AI应用场景的不断丰富，其带来的边缘安全挑战不容忽视。网宿安全通过“3+X+AI”SASE架构，整合自身的安全、网络、边缘计算能力，构建能力开放平台，并将AI能力融入到安全防御各环节，落地了边缘计算全栈防护体系，可以为行业提供“解题”思路。

　　众所周知，AI与边缘计算相辅相成，是5G智能互联时代的关键使能技术组合。一方面， AI对算力的需求指数级增长，在云计算面临压力的情况下，需要边缘计算与云计算在网络、业务、应用和智能方面进行协同。同时，AI“加持”边缘计算，可以释放“乘法效应”，扩大各类应用使用范围至智能安防、智能家居、AR/VR/元宇宙、自动驾驶、智慧工厂/城市等场景。对于AI在边缘侧的应用趋势，AI在边缘侧的应用是直接在边缘设备上运行机器学习算法，目前边缘AI主要集中在视觉、IT/OT 整合领域，未来将在人工智能芯片、数字孪生、边缘容器管理、联邦学习、波束成形优化、群体智能等领域逐步渗透。

　　需要注意的是，尽管产业已经充分意识到边缘计算+AI的商业价值，但边缘计算的分布式架构和算力下沉正带来一些问题。“首先，人联网和物联网带来攻击面变大，同时硬件和应用程序的复杂多样性剧增，传统的安全体系以‘烟囱’式的技术堆叠为主，使得制定统一的边缘安全策略变得困难；其次，海量数据的分布式存储与处理，使得本地化防护以及合规性问题面临挑战，并且海量异构的边缘资源容易成为攻击入口，导致大流量攻击成为常态，防护难度大大增加；此外，由于AI的不可解释和数据‘偏见’，部署AI会连带产生AI信任问题。 ”吕士表分析道。

　　那么如何应对上述挑战呢？专业人士认为，必须充分考虑边缘计算近用户和分布式体系特点，结合边缘业务场景，实现安全体系下沉及一体化管理，即从底层的基础设施到边缘网络、边缘数据及应用层，构建统一的安全管理与运营体系。并且，需要部署AI在各个安全环节，形成更高质量、更快响应能力，增强整体的防护水平。值得一提的是，在落地边缘计算安全架构的路径中，除了完整的全栈技术和统一管理能力，还需要强大的资源和平台作为支撑。网络安全是一个生态，一家之力很难实现。希望携手更多合作伙伴，共同推进网络安全的快速发展，共同提升产业安全防护水位。