人工智能在網絡安全中的作用是什麼？

已發表: 2023-03-04

隱私是一種幻想，安全是一種需求。當我們已經接近 21 世紀的第三個十年時，世界正被科學進步和技術進步的迅猛發展所淹沒。似乎一切都不再僅僅是寓言或虛構了，在這一點上，智力衡量勤奮，更少的人性化，更多的是機器導向。但是因為並不是所有的東西都在你的一碗隔夜燕麥上淋上了楓糖漿，以安全漏洞和侵犯隱私的形式產生的影響就是高價出售的煎餅。網絡安全是一個問題，人工智能的引入給人的印像是幫助解決這個問題。但這真的有用嗎？在本文中，我們將深入了解人工智能在網絡安全中的作用。此外，讓我們一起關注人工智能在網絡安全領域可預見的未來。讓我們開始吧！

人工智能在網絡安全中的作用是什麼？

人工智能係統獨立自主地運行。人工智能解決方案的未來無法預測；但是，不應完全依賴它們。理解它的最佳方式是將它想像成一個聰明而強大的士兵，可以在戰場上進行計算並憑直覺行動。然而，機器學習提升了防禦力的效力。隨著本文的繼續，我們將了解人工智能在網絡安全領域的作用以及人工智能在網絡安全領域的未來。在此之前，讓我們概述什麼是網絡安全。

什麼是網絡安全？

為了防範網絡攻擊，網絡安全是一種確保保護存儲在連接到互聯網的任何電子設備上的信息的做法。

它指的是通過部署程序和流程來保護計算系統，並在其硬件、軟件和數據級別保護它們免受任何類型的數字威脅和惡意攻擊。
此外，消費者越來越多地使用物聯網設備對任何個人或團體的機密和敏感信息構成更多潛在風險。這使網絡安全成為不可談判的工具。
根據其提供的安全類型，網絡安全有不同的組成部分，其中一些是應用程序安全、網絡安全、信息或數據安全、雲安全、操作安全等。

您將進一步了解 AI 在網絡安全和人工智能方面的未來以及網絡安全的機遇和挑戰，請繼續閱讀！

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什麼是人工智能？

人工智能是旨在模仿人類智能以執行實時任務並通過使用機器學習功能即興創作以適應文本、音頻和視頻形式的新信息集並在硬件的集成基礎上進行處理的算法。和軟件。人工智能程序獲取大量數據，分析它們的相關性和模式，並為多種情況創建自己的周期性輸入。

AI 是特定領域知識的存儲庫，以三種方式工作：

輔助智能
增強智能
自主智能

網絡安全中的人工智能是什麼？

作為一種即興行動，網絡安全強調在威脅能夠對系統造成任何損害之前持續監控和解決威脅的重要性。既然如此，人工智能在網絡安全中的作用的整合不僅可以自動化手動流程，還可以提高工作流程的準確性和速度。這使您能夠以簡化的方式維護安全性。

儘管我們並不懷疑人類的智能，但人工智能確實為將其應用到防禦計劃中的組織帶來了巨大的好處。鑑於人類能力的局限性，不可能識別新的惡意軟件變種、網絡釣魚技術以及組織及其基於雲的服務所面臨的每一個威脅。此外，識別威脅的潛力要復雜得多，因為它可能吸引服務器的強度和漏洞。未知的、未檢測到的威脅可能會對系統造成巨大破壞以響應威脅。

談到 AI 網絡安全的好處，我們可以談論的有很多。此外，我們還將經歷人工智能和網絡安全的機遇和挑戰。

一、數據資產盤點

AI 是一組專家系統，它們使用深度學習功能來訪問和獲取所有設備、用戶和在其上運行的應用程序的準確清單。這使它能夠提供一個包含企業內所有信息的數據存儲庫，以更好地分類和管理數據資產。

二。安全認證

AI 保護設備上的個人信息，例如用戶名和密碼、銀行卡號碼、ID 等。被跨企業活躍的多個商業網站使用。為確保此信息的安全，他們實施了額外的安全層，以防止暴露於不同類型的惡意軟件、病毒、蠕蟲和特洛伊木馬等侵害行為。

三、人工智能識別未知威脅

隨著時間的推移，複雜性不僅限於安全性，還包括漏洞。每年有數億害蟲活動。最終，安全系統中的任何過時都可能使設備容易受到威脅。將人工智能的作用嵌入網絡安全中可以提供強大的安全性，使其能夠準確評估和應對現有和未知威脅。這種人工智能驅動的方法有助於抵禦不斷變化的網絡威脅。

四、監控流量並檢測異常

即使在中型組織中，服務器上也有大量數據交換，企業和客戶之間的網絡上也有多個服務器。未經授權的訪問使隱私受到威脅，安全性受到威脅。在組織中跨網絡傳輸的數據可能涉及潛在風險，需要識別這些風險並防止其採取任何行動。人工智能是安全專家獨立評估流量並確保數據安全的完美解決方案。

五、隨時間變化的智能

機器學習和深度學習功能的集成使人工智能能夠隨著時間的推移而改進。它在持續的信息分析的基礎上不斷發展和更新自己。它分析組織網絡中的模式並根據其算法對它們進行聚類，從而使其能夠動態檢測未來的任何進一步偏差或無法識別的模式。

六。端點保護免受滲透

組織內設備的激增給維護安全帶來了挑戰。為了保護系統免受硬件和軟件級別的潛在威脅，防病毒程序和虛擬專用網絡 (VPN) 創建了多層防禦盾牌。

七。風險保障

有形和無形的 IT 資產都需要人工智能係統的幫助，因為它們經常成為網絡犯罪分子的目標。此外，黑客攻擊的強度現在已經上升到這樣的程度，即任何設備都可以在被黑客攻擊的情況下從任何距離遠程訪問和使用。借助人工智能，可以預測和跟踪即將發生的網絡攻擊，並相應地準備可疑站點。

八。機器人攔截

人工智能在網絡安全中的作用還延伸到阻止機器人。機器人為銷售和服務部門的每個組織進行會談。對機器人程序的理解對公司係統構成威脅並產生流量。人工智能區分允許的和安全的機器人並消除惡意機器人。

九。更好的風險管理

速度是當前場景的本質，系統總是喜歡快速評估和防禦滲透。為了給我們的讀者一個想法，根據報告，一個組織每天收到的平均威脅數量約為 200,000。個人識別、理解、驗證和解決問題的能力比以前生成的算法計算花費的時間要長得多。這減少了部隊的工作量，還有助於識別系統中可用於解決問題的弱點。

X. 更好的整體安全性

商業組織經常受到惡意軟件、勒索軟件、黑客攻擊和拒絕服務攻擊的威脅。人工智能 (AI) 優先考慮針對所有此類危險的安全措施，並提供全面保護。人工智能在風險和未經授權的 IP 地址之間建立邏輯聯繫，並實時推動邏輯和數據驅動的洞察力。這些幫助安全專家以高達 60 倍的速度響應攻擊。

十一. 檢索系統並分析根本原因

如果系統漏洞導致數據丟失，可以退還全部數據。此外，通過更深入的分析，可以識別和調查攻擊的根本原因。

十二。自動化安全

安全自動化是在人工智能使用機器學習自動執行類似安全任務的地方進行的，例如補丁管理和事件響應。因此，可以減少指定和監督安全室任務的人力資源負擔。人工智能可以加強獨立安全系統的自動化。這將需要組織實時防禦威脅，即使在沒有人工操作員的情況下也是如此。

繼續閱讀以了解 AI 在網絡安全方面的未來。

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人工智能是未來網絡安全的方式嗎？

一個智能代理可以快速解決副線問題並消除用戶異常，以比估計更快的速度檢查數百萬行代碼中的隱藏威脅，或者發現惡意軟件攻擊——組織還能要求什麼？網絡安全中人工智能的概念是快速識別惡意攻擊和企圖。我們了解了人工智能在網絡安全中的作用。最終，我們可以理智地說，人工智能在網絡安全領域的未來是光明而清晰的。

工業領域飛速發展的技術革命是送給網絡安全的禮物，它將網絡安全從一項行動計劃轉變為一項挑戰，即監控全球連接的數百萬台設備周圍的威脅。從舊的傳統結構到智能設備、自動化機械和高級計算形式的創新的範式轉變與組織行為的變化直接相關。考慮到物聯網、雲計算、機器人等的發展，凸顯了在網絡安全解決方案中強調人工智能的必要性。

IT 行業的資源負擔過重，無法確保關鍵資產免受一系列攻擊。人工智能和機器學習共同處理數據並檢測物聯網生態系統行為的偏差，保持安全警報並構建端點檢測技術。
AI 網絡安全解決方案努力滿足消除威脅所需的最高級別的安全保護，特別是對於政府和國家安全機構來說，不容有任何錯誤，因為任何違規行為都可能帶來災難性後果。可以預見對在將人工智能和機器學習應用於網絡安全基礎設施方面經驗豐富的專家的需求。
在私人數據共享、安全支付系統等領域，將 AI 網絡安全與區塊鏈技術相結合將提供更安全和去中心化的方法。這種臨時發揮人工智能在網絡安全中作用的方法可能會徹底改變數字資產的保護方式。
自動化解決方案的流行使得模仿和增強人類能力、提高效率並最大限度地減少人為錯誤的可能性變得更加容易。據《福布斯》報導，商業組織已經在 AI 和工業物聯網 (IIoT) 上花費數十億美元來實施智能技術。這預測到 2025 年僅人工智能市場就價值 5000 億美元。
從 2022 年到 2029 年，人工智能在網絡安全市場的未來可能以24.2% 的複合年增長率增長，達到 662.2 億美元。
電信、銀行和消費品是使用人工智能的前三大行業。據國際數據公司稱，到 2024 年，全球網絡安全支出可能達到 1747 億美元。
企業必須投資先進的人工智能集成系統，以保持市場競爭力並應對不斷變化的威脅。根據一份報告，2019 年報告了超過 30,000 起網絡犯罪事件，其中包括 4000 起導致數據丟失的違規事件。 2020 年，遭受安全漏洞的組織平均損失超過 800 萬美元。
據 IBM 稱，早期檢測和打擊失敗會造成嚴重損失，到 2022 年，全球數據洩露的平均成本為 435 萬美元。完全部署人工智能和自動化程序的公司節省了 305 萬美元。
在 2022 年 Gartner 董事會調查中，將網絡安全視為業務風險的董事會比例從 58% 上升到 88%。因此，人工智能在網絡安全方面的未來可能還有很長的路要走。

IBM 網站

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人工智能在網絡安全方面面臨哪些挑戰？

數字化轉型為增長鋪平了道路，並且活躍在多個程序上的用戶數量顯著增加。 AI的適應性是對抗安全惡魔的無懈可擊的利劍。技術要同時應對人工智能和網絡安全的機遇和挑戰，還有很長的路要走。

通過不斷學習和發展、處理數據、消除任務、自我更新、信息分析等因素，安全渠道的結果似乎隨著人工智能的巨大潛力而得到改善。人工智能在網絡安全領域的前景一片光明。

然而，它也帶來了網絡安全可能不得不遇到的許多障礙，因為情報的激增並沒有限制安全。在考慮人工智能在網絡安全中的作用時，機會不會屈服於網絡犯罪分子竊取數據的大門。

在頁面的另一邊，人工智能網絡安全解決方案可能面臨的一些主要挑戰是：

一、資源承受能力

機器學習模型和人工智能解決方案的採用需要專門的設備、基礎設施和專業知識來管理人工智能安全系統。考慮到其中涉及的大量財務支出，並非每個中小型公司，無論他們面臨的潛在威脅如何，都能夠支付這樣的費用。此外，專家市場相對全球需求較小，資源獲取難度較大。

二。經濟動態

事情並不局限於基礎設施的建設，而是涉及 IT 系統的管理。人工智能激發了高水平的維護和管理。除非服務提供商將 AI 安全作為軟件即服務 (SaaS) 或平台即服務 (PaaS) 模型提供，否則沒有多少企業能夠承擔成本和資源來保持 AI 安全系統正常運行最佳。

三、半生不熟的內部流程

大多數企業的安全組件僅擴展到工具和平台，而內部流程的改進和文化變革的需求由於不斷阻止資本投資而被忽視。這證明了人工智能安全系統的失敗。

四、遵守數據隱私法

機器學習是人工智能的一個方面，正如我們已經讀到的那樣，人工智能會隨著時間的推移提供更多，顯然，要訓練安全軟件系統，需要大量的數據和信息才能實現準確性。雖然這種情況很明顯，但它可能違反了“被遺忘權”的法律。這些系統處理大量數據，任何差異都可能導致意外盜竊。

五、訓練數據質量

機器學習完全依賴於用於訓練其算法的數據的質量和有效性。重要的是要么開發一個靈活但不脆弱的數據系統用於培訓，要么從現有的網絡安全實例中提取實時數據。此外，為了保證結果的準確性，多角度對分類器和算法模型的評價也不容忽視。開發一系列精確的網絡安全系統可能是一項艱鉅的任務，需要依靠來自科技巨頭的數學和人工智能建模專家的幫助。只有這樣才能充分發揮人工智能在網絡安全中的作用。

六。對團隊運營的需求仍然是不可協商的

面對人工智能和網絡安全的機遇和挑戰，不可否認的是，人工智能網絡安全程序嵌入到公司網絡中，可以免疫內部防禦系統以縮短預測和檢測時間並防止漏洞被破壞。人工智能的槓桿作用使組織能夠擊倒惡意攻擊。然而，智能係統的決策能力依賴於其批判性和創造性思維能力，這方面還有很多研究有待培養。這意味著，再過一段時間，機器學習就不能完全依賴了。

七。周邊風險風險

隨著時間的推移，威脅的演變不再是一個緩慢的過程，雖然所有這些識別和集成針對不同威脅的解決方案的過程仍在繼續，但公共領域出現了更多威脅。實施的幅度是複雜的。安全系統只能根據其學習資源來檢測和標記威脅。需要強化學習模型來提高精度。否則，人工智能係統可能無法呈現準確的結果。

人工智能網絡安全解決方案的具體化吸引了關於多種因素和相關風險的源源不斷的數據流。由於一半以上的網絡安全漏洞未在公共領域報告，這表明開發人員很難整理數據、系統地編譯數據進行分析、訓練算法並最終創建一個強大的 AI 安全系統。

八。複雜的數據加密

從用戶端來說，數據加密無疑是一種安全措施，但採用先進的數據加密策略，即使是安全系統也難以消除任何隱藏的威脅。深度數據包檢測 (DPI) 過濾外部數據包。但是用於加密的預定義代碼特徵也可以作為掠奪者滲透到系統中。

九。容易受到攻擊

儘管是安全系統，AI 網絡安全也可以吸引攻擊。網絡安全工具本應遵守的法規往往會對它們不利。人工智能模型數據的操縱和偏差會影響機器學習語言和輸入，導致錯誤決策和機密數據隱私洩露。

人工智能在網絡安全中的作用是什麼？