我們可以使用人工智能，以比人類更快的速度自動(dòng)執(zhí)行復(fù)雜的重復(fù)性任務(wù)。

人工智能技術(shù)可以對(duì)復(fù)雜、重復(fù)的輸入進(jìn)行邏輯排序。這就是人工智能被用于人臉識(shí)別和自動(dòng)駕駛汽車的原因。但這種能力也為人工智能網(wǎng)絡(luò)安全鋪平了道路。這對(duì)于評(píng)估復(fù)雜組織中的威脅特別有用。當(dāng)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)不斷變化時(shí)，管理員通常無(wú)法識(shí)別弱點(diǎn)。

此外，企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也變得越來(lái)越復(fù)雜。這意味著網(wǎng)絡(luò)犯罪分子可以利用更多的漏洞來(lái)對(duì)付我們。我們可以在高度自動(dòng)化的制造3.0企業(yè)或石油和天然氣行業(yè)等綜合公司中看到這一點(diǎn)。為此，各種安全公司開(kāi)發(fā)了人工智能網(wǎng)絡(luò)安全工具來(lái)幫助保護(hù)企業(yè)。

本文將深入探討什么是人工智能，以及其是如何應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全，還將了解這項(xiàng)有前途的技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。下面，先來(lái)看看什么是人工智能!

什么是人工智能?

人工智能是一種利用統(tǒng)計(jì)加權(quán)矩陣的合理化方法。這個(gè)矩陣也被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。可以先把這個(gè)網(wǎng)絡(luò)想象成一個(gè)決策矩陣，其中的節(jié)點(diǎn)對(duì)每個(gè)過(guò)濾過(guò)程都有加權(quán)偏差。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將接收一個(gè)預(yù)編譯數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)。這些數(shù)據(jù)還將包含人工智能解決的潛在問(wèn)題的答案。這樣，人工智能就會(huì)產(chǎn)生偏見(jiàn)。

例如，一個(gè)包含不同圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)。假設(shè)其具有人臉圖像和其他西瓜圖像。此外，每個(gè)圖像都有一個(gè)標(biāo)簽來(lái)檢查每個(gè)項(xiàng)目。當(dāng)人工智能“學(xué)習(xí)”其的猜測(cè)是否正確時(shí)，系統(tǒng)會(huì)增加節(jié)點(diǎn)權(quán)重。這個(gè)過(guò)程一直持續(xù)到系統(tǒng)達(dá)到預(yù)定義的錯(cuò)誤率。這通常被稱為深度學(xué)習(xí)，指的是創(chuàng)建深度的決策層。

接下來(lái)，看看用于處理數(shù)據(jù)的步驟。

人工智能數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵步驟

可以將整個(gè)數(shù)據(jù)工作流濃縮為以下流程:

1.輸入傳感器接收數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)通過(guò)CPU，并被重定向到人工智能進(jìn)程。

3.數(shù)據(jù)進(jìn)入人工智能解決方案的統(tǒng)計(jì)加權(quán)矩陣。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都處理這些信息，然后使用每個(gè)各自的過(guò)濾器做出決定。

4.數(shù)據(jù)到達(dá)統(tǒng)計(jì)加權(quán)矩陣的最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)。這決定了最終的決定。

然而，這個(gè)過(guò)程與深度學(xué)習(xí)略有不同。第1步將包括來(lái)自預(yù)編譯數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)，并用正確的響應(yīng)標(biāo)記。此外，深度學(xué)習(xí)將重復(fù)步驟1到4，以達(dá)到預(yù)定義的容錯(cuò)值。

下面，通過(guò)一個(gè)如何處理AI數(shù)據(jù)的示例來(lái)看看這一點(diǎn)。

AI數(shù)據(jù)過(guò)濾示例

假設(shè)一張圖片到達(dá)了一個(gè)AI節(jié)點(diǎn)。該節(jié)點(diǎn)會(huì)將數(shù)據(jù)過(guò)濾為可用的格式，如255灰度。然后，將運(yùn)行一個(gè)腳本來(lái)識(shí)別特性。如果這些特性與篩選器中的其他特性相匹配，則節(jié)點(diǎn)可以做出決定。例如，其會(huì)表明找到的是一張臉還是一個(gè)西瓜。

然后，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)。這個(gè)特定節(jié)點(diǎn)可以有一個(gè)濾色器來(lái)確認(rèn)第一個(gè)決策。這個(gè)過(guò)程一直持續(xù)到數(shù)據(jù)到達(dá)最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)。屆時(shí)，人工智能將做出最終決定，確保找到的是一張臉還是一個(gè)西瓜。

重要的是，人工智能系統(tǒng)總是會(huì)有一定程度的誤差。沒(méi)有什么是絕對(duì)正確的，永遠(yuǎn)不會(huì)。但有時(shí)，錯(cuò)誤百分比是可以接受的。

了解人工智能的工作原理后，下面來(lái)看看人工智能的網(wǎng)絡(luò)安全解決方案吧。

網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的人工智能

人工智能網(wǎng)絡(luò)安全解決了在復(fù)雜環(huán)境中自動(dòng)評(píng)估威脅的需求。具體來(lái)說(shuō)，這里有兩個(gè)人工智能網(wǎng)絡(luò)安全中的AI用例：

1.檢測(cè)異常。人工智能通常會(huì)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)日常運(yùn)行中的異常情況。這有助于了解用戶訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間和地點(diǎn)。網(wǎng)關(guān)設(shè)備還具有用于分析的AI集成。如果出現(xiàn)異常行為，一些解決方案會(huì)鎖定用戶。其他解決方案僅發(fā)送警報(bào)。

2.分類數(shù)據(jù)。人工智能實(shí)際上是一種分類實(shí)用程序。這加快了惡意軟件或不良行為的篩選過(guò)程。這在擁有大量數(shù)據(jù)的組織中很有用。

這就是人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全方面的兩大主要用途，接下來(lái)看看其的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)!

人工智能的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

如前所述，人工智能有很多好處。其能運(yùn)行重復(fù)性的任務(wù)來(lái)識(shí)別異常或?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分類。也就是說(shuō)，一些大的缺點(diǎn)可能會(huì)抵消其的好處。那來(lái)看看缺點(diǎn)。

AI準(zhǔn)確性vs資源需求

第一個(gè)缺點(diǎn)是人工智能網(wǎng)絡(luò)安全解決方案的準(zhǔn)確性。這種準(zhǔn)確性還取決于許多因素。這包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大小和為過(guò)濾而定義的決策。其還取決于達(dá)到預(yù)定義的錯(cuò)誤率所需的迭代次數(shù)。

假設(shè)有一個(gè)三層的決策樹(shù)。每一層對(duì)于每個(gè)決策路徑都有多個(gè)節(jié)點(diǎn)。即使這是一個(gè)相當(dāng)簡(jiǎn)單的矩陣，也需要大量的計(jì)算。系統(tǒng)的有限資源會(huì)損害解決方案的智能。

人工智能網(wǎng)絡(luò)安全解決方案提供商可能會(huì)阻礙其解決方案的智能/準(zhǔn)確性，以滿足目標(biāo)人群。但有時(shí)候，問(wèn)題不在于智商。相反，其具有低延遲和安全漏洞。在尋找人工智能網(wǎng)絡(luò)安全解決方案時(shí)，需考慮其在網(wǎng)絡(luò)中的安全性。

靜態(tài)和持續(xù)訓(xùn)練

人工智能統(tǒng)計(jì)加權(quán)矩陣一旦訓(xùn)練完畢，通常不會(huì)在服務(wù)中再訓(xùn)練。能發(fā)現(xiàn)這是由于硬件中缺乏可用的處理資源造成的。有時(shí)候，系統(tǒng)學(xué)到的東西會(huì)使情況變得更糟，從而降低效率。相反，人類是迭代學(xué)習(xí)的。這意味著會(huì)造成很多事故。因此，解決方案提供商必須確保軟件在使用過(guò)程中滿足規(guī)范要求。

網(wǎng)絡(luò)安全通常需要更新以應(yīng)對(duì)新的攻擊。為此，需要大量的力量來(lái)訓(xùn)練AI。此外，人工智能網(wǎng)絡(luò)安全供應(yīng)商將需要定期更新，以應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅。

也就是說(shuō)，人工智能網(wǎng)絡(luò)安全解決方案的人工智能組件是用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和評(píng)估基線數(shù)據(jù)中的異常情況。因此，其不會(huì)導(dǎo)致惡意軟件列表更新出現(xiàn)問(wèn)題。這意味著仍然可以使用人工智能網(wǎng)絡(luò)安全。

看完了人工智能網(wǎng)絡(luò)安全的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，也來(lái)看看這項(xiàng)技術(shù)的一些用途吧!

在哪里可以找到AI網(wǎng)絡(luò)安全

如前所述，高度自動(dòng)化的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全最薄弱。一般來(lái)說(shuō)，自動(dòng)化環(huán)境會(huì)重疊信息技術(shù)(IT)、運(yùn)營(yíng)技術(shù)(OT)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)。這是為了提高生產(chǎn)力，降低產(chǎn)品的單位成本，并在競(jìng)爭(zhēng)中削弱競(jìng)爭(zhēng)力。

但這也會(huì)產(chǎn)生漏洞。為此，人工智能網(wǎng)絡(luò)安全對(duì)于發(fā)現(xiàn)這些公司的潛在漏洞很有幫助。解決方案要么通知管理員，要么自動(dòng)應(yīng)用補(bǔ)丁。

然而，這可能還不夠。網(wǎng)絡(luò)犯罪分子目前正在攻擊大型、高度整合的公司。為此，他們利用了沒(méi)有安全性的OT。這個(gè)OT是為有線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送命令到硬件，如工廠設(shè)備。這意味著其從未構(gòu)成安全漏洞。但如今，攻擊者使用OT來(lái)訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)的其余部分，或使工廠設(shè)備離線。

制造和自動(dòng)化工廠的OT風(fēng)險(xiǎn)管理

由于上述原因，OT風(fēng)險(xiǎn)管理工具變得越來(lái)越流行。這些系統(tǒng)有效地獲取生產(chǎn)環(huán)境的實(shí)時(shí)克隆，然后進(jìn)行無(wú)數(shù)次的模擬來(lái)尋找漏洞。

系統(tǒng)的AI部分通常會(huì)發(fā)現(xiàn)漏洞。在這種情況下，管理員會(huì)提供解決方案。OT風(fēng)險(xiǎn)管理軟件會(huì)隨著制造工廠安排的變化而持續(xù)運(yùn)行，以滿足訂單、項(xiàng)目或供應(yīng)需求。

在這種情況下，人工智能系統(tǒng)使用防病毒列表中的已知惡意軟件，試圖找到進(jìn)入系統(tǒng)的入口路徑。這項(xiàng)任務(wù)需要復(fù)雜系統(tǒng)的自動(dòng)重復(fù)功能，這非常適合人工智能。

那么，什么時(shí)候應(yīng)該實(shí)施人工智能網(wǎng)絡(luò)安全?

何時(shí)應(yīng)該使用人工智能網(wǎng)絡(luò)安全

如上所述，使用制造業(yè)和工廠設(shè)備的企業(yè)應(yīng)該使用人工智能網(wǎng)絡(luò)安全。在大多數(shù)情況下，還需要尋找一個(gè)OT風(fēng)險(xiǎn)管理解決方案，以減少與OT相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。

若企業(yè)使用IoT和IT，那么也可以使用人工智能網(wǎng)絡(luò)安全。這樣，便可降低網(wǎng)絡(luò)被攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通常會(huì)以低于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的價(jià)格出售，因此還可以省去增加足夠安全措施的成本。

最后，即使企業(yè)只使用IT，也能使用AI。人工智能可以幫助評(píng)估不規(guī)則流量，從而保護(hù)網(wǎng)關(guān)。此外，還可以利用AI的數(shù)據(jù)分析。這樣，就可以知道是否有人在惡意使用硬件。

綜上，便是關(guān)于人工智能網(wǎng)絡(luò)安全的所有內(nèi)容，簡(jiǎn)單總結(jié)一下!

總結(jié)

我們可能會(huì)在任何需要自動(dòng)化重復(fù)任務(wù)的地方使用人工智能。人工智能還有助于對(duì)復(fù)雜任務(wù)做出決策。這就是為什么許多網(wǎng)絡(luò)安全解決方案提供商使用人工智能的原因。事實(shí)上，這些提供商的工具有助于應(yīng)對(duì)高度復(fù)雜且安全性極差的系統(tǒng)的挑戰(zhàn)。

我們總是可以從人工智能網(wǎng)絡(luò)安全中受益，無(wú)論業(yè)務(wù)技術(shù)的集成程度如何。AI功能也非常適合使用智能操作對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。這樣，就可以加快搜索惡意軟件的速度。人工智能網(wǎng)絡(luò)安全也有利于發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的異常使用。