如今，產生的數據比以往任何時候都要多。由于數據分析工具的發展，各行各業的組織都更加重視大數據的收集和存儲。

大數據加上越來越多的云存儲解決方案，使網絡犯罪分子更容易設計新型攻擊。

隨著我們在技術上取得突破，黑客也配備了更好的工具。

因此，數據隱私和網絡安全受到威

脅?？萍季揞^已經開始探索人工智能是否可以提供更好的網絡安全性。

幾家公司甚至已經開始盡早采用基于AI的解決方案以提高安全性。

為什么AI具有網絡安全潛力?

人工智能由可以分析數據并從中學習的模型組成。

AI模型能夠識別數據中的趨勢和模式。因此，它可以成為發現威脅和攻擊的有效工具。

人工智能如何幫助增強網絡安全?

下文討論了AI承諾更好的網絡安全的一些方式。

1.管理漏洞

大多數公司采取了被動策略，即只有在檢測到漏洞后才開始采取措施。

AI可以采取主動措施，使模型可以發現異常并提前提醒相關部門。

2.更好的身份驗證

依靠傳統的用戶名和密碼登錄帳戶已經屢次證明容易受到攻擊。

大多數人不花力氣來創建一個強密碼。

即使這樣做，也可能會將密碼存儲在未加密的文件中以記住它們。

基于AI的登錄解決方案使用多種因素來學習每個用戶的登錄模式。

對于每個用戶，系統都會根據各種因素(例如用于登錄的IP地址，登錄時間，用戶的位置等)來計算風險分析得分。因此，這些登錄系統可以更好地阻止攻擊。

有了龐大的數據集，人們可以訓練并建立模型來識別網絡釣魚攻擊。

人工智能可用于檢測網絡釣魚的常見來源并及時發出警報。

3.主動檢測威脅

網絡安全威脅可能對任何組織造成巨大破壞。為了確保不損害網絡安全，人工智能可以幫助快速檢測和管理威脅。

監督算法已用于構建ML模型，該模型可以對特定情況是否構成威脅進行分類。

但是，已經觀察到，僅依靠AI常常會導致許多誤報。

因此，網絡安全專家建議結合使用傳統方法和基于AI的解決方案。

在網絡安全中實施AI的局限性

技術可以是一把雙刃劍。

一方面，大型組織對研發進行投資，以最大程度地利用AI的好處。

另一方面，有惡意的人也可以使用AI。如果使用監督算法的系統被黑客入侵，黑客可以更改分類和組標簽以方便使用。

然后，實現AI的整個目的就無效了。

的確，AI提供了多種解決方案以提高網絡安全性，但它也有其自身的局限性。

這是為網絡安全實施AI的一些局限性。

1.費用

基于AI的解決方案需要具有強大計算能力并利用數據的系統。

中小型企業無力投資使用人工智能的解決方案。

2.數據收集

數據構成了基于人工智能的解決方案的核心。數據量越多，使用該數據的模型的準確性就越高。

數據必須具有足夠數量的各種條目-包括惡意攻擊。

當前，有多少公司有能力實施無偏數據收集技術?

3.黑客的觀點

有權使用AI并掌握使用正確工具知識的黑客可以在發起攻擊之前構建抗AI模型。在這種情況下，受害者不知所措。

將AI用于網絡安全的公司

Google實施了機器學習來為Gmail用戶標記垃圾郵件。

IBM的認知學習平臺Watson已投資于使用機器學習自動執行安全操作的研究。

概括

總體而言，人工智能為希望加強網絡安全的公司提供了很多服務。

但是，在公司可以自由地開始使用基于AI的解決方案之前，有幾個障礙。

谷歌和IBM通過在網絡安全中實施機器學習來引領潮流。

希望其他幾家科技公司能夠帶頭并繼續創新。