作为一家网络安全与人工智能领域的创新企业，我们经常被问及对未来一年的预测。人工智能（AI）以其各种形态成为热门技术，并以许多引人入胜且强大的方式得到应用。当然，我们的重点是利用深度学习来提升恶意软件检测的标准（在这方面我们看到不少积极进展），因此我们对这两个领域有着独特的视角。
毫不自夸地说，去年当这个问题出现时，我们给出了一个适度的预测，结果相当准确。以下是简要回顾：
- 我们曾指出，AI 将成为 5G 无线服务的交付和管理的关键组成部分，这与行业目前关于其部署的说法一致。
- 我们的押注在于 AI 即服务的崛起。令人欣慰的是，微软首席执行官萨提亚·纳德拉也认同这一观点，并预计到 2025 年该市场规模将达到 770 亿美元。
- 去年我们预测了更复杂学习技术的出现，这将提升机器学习和深度学习算法的能力与效率，而这一趋势正在发生。
我们甚至将把功劳归于我们对人工智能在所有形式下将迎来更大规模商业化和大众化的预测，尽管从 hindsight 来看，这一点可能是不言自明的。随着人工智能成为主流，智能助手、智能手机、自动驾驶汽车、医疗设备等产品的开发和改进将继续稳步推进。
那么 2020 年我们能期待什么呢？今年我们将继续聚焦于网络安全和人工智能领域，审视威胁格局以及创新防御手段的兴起。以下是我们预见在新一年中发展的五大趋势。
网络犯罪将聚焦于勒索软件和加密挖矿
全球黑客社区的焦点将转向强调勒索软件和加密挖矿。勒索软件已被证明是黑客获取丰厚收入的有效途径，随着相关恶意软件和投递技术变得更加高效，这只会让他们更加胆大妄为。大多数黑客从美国当局无法触及的地区发起攻击，并以加密货币形式收取赎金，以最大限度地降低其非法活动的风险因素。随着加密货币日益主流化，我们预计旨在劫持计算资源以支撑“挖矿”所需算力的攻击将急剧增加。Blue Hexagon Labs 的研究显示，加密挖矿攻击与勒索软件攻击之间似乎存在反向关系。这可能是由黑客的动机驱动的；随着加密货币价值的上升，专注于加密挖矿可能比勒索软件更具盈利性（且更容易）。
恶意软件即服务（Malware-as-a-Service）变得愈发复杂
网络黑客是创新者和企业家（尽管他们是邪恶、自私且具有破坏性的创新者和企业家）。因此，他们热衷于最小化成本和风险，而实现这一目标的一种方式是将他们的工具和技能产品化。结果，恶意软件即服务（Malware-as-a-Service）的黑客组织现在正在暗网市场上出售套件和自动化服务。今年三月，我们撰写了关于 Gandcrab 勒索软件即服务的文章。我们将看到这些服务在未来一年中变得更加复杂——例如，能够选择自定义项，如混淆或规避技术的类型，以及恶意软件的交付方式。这将使任何人都能更容易地参与恶意软件活动，产生乘数效应，从而增加企业在未来几年面临的威胁数量。
2020 年将诞生使用 AI 模型来规避沙箱的首批恶意软件
恶意软件开发者已经使用多种技术来规避沙箱。一篇最近的文章解释说，"Cerber 勒索软件运行 28 个进程以检查它是否真的在目标环境中运行，如果发现安装了用于检测恶意软件的调试器、虚拟机（传统沙箱的基本‘迹象’）或已知被不同传统沙箱供应商使用的加载模块、文件路径等，则拒绝引爆。”
我们认为，2020 年将诞生新的恶意软件——使用 AI 模型来规避沙箱。这已经在学术界进行了研究。恶意软件作者将不再使用规则来判断“特征”和“进程”是否表明样本处于沙箱中，而是使用 AI，有效地创建能够更准确地分析其环境以确定是否在沙箱中运行的恶意软件，从而提高其规避能力。由于这些恶意软件作者的创新和现有局限性，沙箱作为检测未知恶意软件的手段将变得无效。相应地，网络安全防御者采用基于 AI 的恶意软件防御措施将会增加。
5G 网络的部署将带来新的攻击向量
部署和管理新型 5G 网络所需的基础设施比旧通信网络需要更复杂的软件定义架构。这种新架构意味着服务将在一个更复杂的环境中运行，具有更广泛的攻击面，要求服务提供商更加谨慎地进行安全防护。此外，5G 网络的到来将使更多的终端设备出现，这些设备需要在网络边缘进行安全保护。尤其是黑客，特别是国家支持的高级威胁参与者，将努力寻找并利用此架构中的弱点，以拦截流量、中断服务并向终端和网络投放有效载荷。
隐私法规推动网络安全支出增加
欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）激发了许多隐私法规，包括新的《加州消费者隐私法》（CCPA）。在 CCPA 中，加州制定了一项综合的隐私和泄露披露法律，该法律将于 2020 年 1 月 1 日生效。加州总检察长办公室推荐 NIST（800-53 或 CSF）或 ISO 27001 作为实施标准，并使用 CIS Controls 作为安全项目指南。这意味着对恶意软件检测和预防的重视，鉴于欧盟和美国的数据泄露违规罚款高达数亿美元，我们预测 CCPA 及近期的执法历史将推动网络安全支出的显著增长。
尽管这些预测的整体主题表明企业和组织的威胁和风险正在增加，但我们仍看到乐观的理由。我们在应用深度学习应对威胁检测和预防挑战方面的经验给了我们希望，随着我们和其他创新者的努力不断积累势头，我们有信心 2020 年将被视为我们的行业最终扭转局势、战胜黑客的一年。