AI 在網絡安全中的優勢：用例和示例

人類不可能跟上世界不斷變化的技術格局。 今天發布的內容可能明天就過時了。 即使對於網絡威脅也是如此，幾乎每天都會發布新的和更聰明的威脅。 在網絡安全領域，威脅可能來自各個方面——黑客、病毒、惡意軟件等等。 為了保證我們的計算機系統安全，我們需要主動檢測和預防這些威脅。 這就是 AI 或人工智能的用武之地。如果您想知道：AI 如何改善網絡安全，那麼您來對地方了。 在本指南中了解什麼是網絡安全中的人工智能、人工智能在網絡安全中的優勢、人工智能在網絡安全中的示例等。

AI 在網絡安全中的優勢：用例和示例

人工智能正在讓每個人的生活更輕鬆。 它還使公司更容易改善其網絡安全基礎設施。 了解 AI 在網絡安全方面的優勢如何幫助公司阻止可能發生的情況損害其虛擬資產的網絡攻擊。

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網絡安全中的人工智能是什麼？

人工智能是一個強大的工具。 憑藉其感知、學習和理解的能力，人工智能已成為許多行業的必需品。 那麼網絡安全中的人工智能是什麼？ 以及它如何改變網絡安全格局？

AI 可以提供高級工具來幫助組織應對威脅並使網絡和服務更加安全。 AI 可以使用其機器學習功能來學習和理解攻擊模式，並使系統更強大地抵禦任何可能發生的類似於它以前可能經歷過的攻擊，從而防止已知和未知的威脅。 隨著時間的推移，在面對越來越複雜的攻擊並學會保護您組織的數字資產免受攻擊者攻擊後，它會有所改善。

它還可以比人類更快地響應並超越傳統系統，從而幫助組織最大限度地減少網絡威脅造成的損害。

人工智能如何用於網絡安全？

如果您知道 AI 如何用於網絡安全，AI 可能是您組織的網絡安全團隊的最佳工具。

• 改進的威脅檢測：可以訓練 AI 算法來檢測數據中的模式和異常，例如網絡流量，從而識別潛在的安全威脅。 例如，AI 可以檢測用戶行為中的異常模式、識別惡意軟件並識別已知的惡意軟件簽名。
• 高級威脅情報：人工智能用於分析來自各種來源（例如社交媒體或暗網）的大量數據，以在潛在威脅成為問題之前識別它們。 這可以幫助組織採取主動的網絡安全方法，而不是在威脅發生時簡單地做出反應。
• 自動化事件響應：人工智能可以通過自動執行某些任務來協助事件響應過程，例如識別安全漏洞的來源並建議解決問題的最佳行動方案。 這可以幫助組織更快、更有效地響應安全事件。
• 改進的欺詐檢測：人工智能有助於檢測和防止欺詐活動，例如身份盜用和支付欺詐。 人工智能算法可以從欺詐行為模式中學習，並比傳統方法更快地識別新型欺詐。
• 增強的漏洞管理：人工智能可以幫助組織識別其係統中的漏洞，並根據它們構成的風險級別確定首先解決哪些漏洞的優先級。 這可以幫助組織更好地管理其資源並專注於最關鍵的漏洞。

網絡安全示例中的 AI

人工智能已經成為全球網絡安全的一部分。 這裡是網絡安全中的一些 AI 示例，這些示例展示了 AI 在保護組織的虛擬資產方面的集成程度。

1. Microsoft Defender for Endpoint

Microsoft Defender for Endpoint 是一個基於雲的端點保護平台，它使用 AI 和機器學習來檢測和響應威脅。 該平台使用 AI 來分析行為模式並識別端點上的可疑活動。

2.暗影

Darktrace 是一個人工智能驅動的網絡安全平台，它使用機器學習來實時檢測和響應威脅。 該平台使用 AI 算法來分析網絡流量並識別異常行為，即使是在加密流量中也是如此。 Darktrace 在全球設有 30 多個辦事處，幫助其客戶保護其數字資產免受網絡威脅。

3. Palo Alto Networks Cortex XDR

Palo Alto Networks Cortex XDR 是一個基於人工智能的平台，它使用機器學習和內聯深度學習來檢測和響應跨多個端點和雲的威脅。 該平台使用 AI 來分析威脅數據並識別指示潛在安全事件的模式。 它還為其用戶提供防火牆和雲安全服務。

4.賽門鐵克端點保護

Symantec Endpoint Protection 是一個人工智能驅動的端點保護平台，它使用機器學習來檢測和響應威脅。 該平台使用 AI 來分析威脅數據並識別指示潛在安全事件的模式。

5. IBM Watson 網絡安全

IBM Watson for Cyber​​security 是一個基於 AI 的平台，它使用機器學習來分析安全數據並識別潛在威脅。 該平台使用 AI 算法來識別安全數據中的模式和異常，並為安全團隊提供見解。 它通過自動執行重複的安全運營中心 (SOC) 任務、進行更深入的調查以及幫助獲得對關鍵事件的可行見解來幫助您的網絡安全團隊。

因此，這些是網絡安全示例中的 AI。

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人工智能在網絡安全中的缺點

人工智能是任何行業的遊戲規則改變者。 但人工智能在網絡安全方面也存在一些缺點。

• 取代人類：人工智能可以成為組織中自動化網絡安全的強大工具。 但這使得人類網絡安全人員變得毫無用處，因為他們的工作已經由計算機執行。 也許現在這還不是現實，但遲早人工智能會接管網絡安全人員的工作，使他們對組織毫無意義。
• 誤報：人工智能算法有時會產生誤報，將合法活動標記為可疑或惡意。 這可能會導致不必要的調查或安全警報，這對組織來說既費時又費錢。
• 複雜性：人工智能係統可能很複雜且難以理解，這使得安全團隊很難有效地管理和監控它們。
• 對數據質量的依賴：人工智能算法依賴高質量的數據來提供準確的結果。 如果用於訓練 AI 模型的數據存在偏差或不完整，則可能導致結果不准確以及誤報或漏報。
• 網絡犯罪分子也可以使用人工智能：網絡犯罪分子還可以使用人工智能和機器學習來開發更複雜、更有效的攻擊。 這可能會引發一場網絡安全軍備競賽，組織需要不斷調整和改進他們的人工智能係統，以領先於網絡犯罪分子。
• 濫用的可能性：與任何技術一樣，人工智能可能被個人或組織濫用用於惡意目的，例如進行網絡攻擊或竊取敏感信息。

人工智能如何提高網絡安全？

人工智能可以通過幫助組織更快、更準確地檢測和預防潛在威脅、採取主動的網絡安全方法、自動化事件響應中的某些任務以及增強欺詐檢測和漏洞管理來改善網絡安全。 人工智能可以隨著時間的推移自我改進，並且憑藉其機器學習能力，它只會變得更強大。

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我們希望本指南對您有所幫助，並且您能夠了解AI 在網絡安全方面的優勢。 讓我們知道您是如何找到這篇文章的，如果您有任何疑問或建議，請隨時將它們放在下面的評論部分。