隨著技術的進步，并成為現代世界不可或缺的一部分，網絡犯罪分子將學習新方法以利用。網絡安全領域必須加快發展。人工智能(AI)能否成為應對未來安全威脅的解決方案?

網絡安全中的人工智能決策是什么?

人工智能可以做出自主決策，并全天候實施安全措施。這些程序在任何給定時間分析的風險數據比人腦多得多。在人工智能的保護下，網絡或數據存儲系統會不斷獲得更新的保護，這些保護始終在研究對持續的網絡攻擊的響應。

人們需要網絡安全專家來實施措施，以保護其數據或硬件免受網絡罪犯的侵害。像網絡釣魚和拒絕服務攻擊等犯罪活動時有發生。雖然網絡安全專家需要做一些事情，如研究新的網絡犯罪策略以有效打擊可疑活動，但人工智能程序不需要這樣做。

人們可以在網絡安全中信任人工智能嗎?

任何領域的進步都有利有弊。人工智能日夜保護用戶信息，同時自動從其他地方發生的網絡攻擊中學習。不允許出現可能導致某人忽視暴露的網絡或受損數據的人為錯誤。

然而，人工智能軟件本身可能存在風險。攻擊該軟件是可能的，因為它是計算機或網絡系統的另一部分。人腦不會以同樣的方式受到惡意軟件的影響。

決定人工智能是否應該成為網絡的主要網絡安全工作是一個復雜的決定。在選擇之前評估收益和潛在風險是處理可能的網絡安全過渡的最明智方法。

人工智能在網絡安全中的優勢

當人們想象一個人工智能程序時，可能會積極地看待。其已經活躍在全球社區的日常生活中。人工智能正在降低潛在危險工作場所的安全風險，使員工在上班時更加安全。其還具有機器學習(ML)功能，可以收集即時數據，以便在人們可能點擊網絡罪犯發送的鏈接或打開文件之前識別欺詐行為。

網絡安全領域的人工智能決策可能是未來的發展方向。除了幫助各行各業的人們，還可以通過這些重要方式提高數字安全。

全天候監控

即使是最熟練的網絡安全團隊也得休息。當他們不監控網絡時，入侵和漏洞仍然是一種威脅。人工智能可以持續分析數據，以識別潛在的模式，表明即將到來的網絡威脅。由于全球網絡攻擊每39秒發生一次，因此保持警惕對于保護數據至關重要。

減少經濟損失

監控網絡、云和應用漏洞的人工智能也可以防止網絡攻擊后的經濟損失。最新數據顯示，鑒于遠程工作的興起，企業每次違規損失超過100萬美元。家庭網絡阻止內部IT團隊完全控制企業的網絡安全。人工智能將接觸到那些遠程工作人員，并在專業辦公室之外提供額外的安全層。

創建生物識別認證

訪問具有人工智能功能的系統的人也可以選擇使用生物識別認證登錄其帳戶。掃描某人的面部或指紋可創建生物識別登錄憑據，以代替或補充傳統密碼和雙重身份驗證。

生物識別數據也保存為加密數值而不是原始數據。如果網絡犯罪分子侵入這些數值，幾乎不可能進行逆向工程并用于訪問機密信息。

自主學習識別威脅

當人力IT安全團隊想要識別新的網絡安全威脅時，必須接受可能需要數天或數周的培訓。人工智能會自動了解新的危險。隨時準備進行系統更新，以了解網絡犯罪分子試圖破解其技術的最新方式。

不斷更新威脅識別方法意味著網絡基礎設施和機密數據比以往任何時候都更安全。由于培訓課程之間的知識差距，沒有人為錯誤的余地。

消除人為錯誤

有人可以成為其所在領域的領先專家，但仍然會出現人為錯誤。人們會感到疲倦、拖延，并忘記在其角色中采取必要的步驟。當IT安全團隊中的某個人發生這種情況時，可能會導致安全任務被忽視，從而使網絡容易受到漏洞攻擊。

人工智能不會感到疲倦或忘記需要做什么。其消除了由于人為錯誤造成的潛在缺陷，使網絡安全流程更加高效。安全漏洞和網絡漏洞即使真的發生，也不會長期存在風險。

需要考慮的潛在問題

與任何新技術發展一樣，人工智能仍然存在一些風險。其相對較新，因此網絡安全專家在描繪人工智能決策的未來時應該記住這些潛在的問題。

有效的人工智能需要更新的數據集

人工智能需要更新的數據集才能保持最佳性能。如果沒有企業整個網絡的計算機的輸入，其將無法提供客戶端所期望的安全性。敏感信息可能更容易受到入侵，因為人工智能系統不知道其所在處。

數據集還包括網絡安全資源的最新升級。人工智能系統需要最新的惡意軟件配置文件和異常檢測功能，以持續提供足夠的保護。提供這些信息的工作量可能比IT團隊一次處理的工作量要大。

IT團隊成員需要接受培訓，以收集更新的數據集，并將其提供給新安裝的人工智能安全程序。升級到人工智能決策的每一步都需要時間和財力。缺乏迅速做到這兩點的能力的組織可能會比以前更容易受到攻擊。

算法非透明化

對于IT專業人員來說，一些傳統的網絡安全保護方法更容易拆解。他們可以輕松訪問傳統系統的每一層安全措施，而人工智能要復雜得多。

人們難以將人工智能拆開來進行次要數據挖掘，因為其應該獨立運行。IT和網絡安全專業人士可能認為，其不那么透明，更難以操縱，以使企業受益。其需要更多地信任系統的自動特性，這可能會使人們對使用其來滿足最敏感的安全需求持謹慎態度。

人工智能仍然會出現誤報

機器學習算法是人工智能決策的一部分。人們依靠人工智能的重要組成部分來識別安全風險，但即使是計算機也不是完美的。由于數據依賴和技術的新穎性，所有機器學習算法都可能出現異常檢測錯誤。

當人工智能安全程序檢測到異常時，可能會提醒安全運營中心專家，以便可以手動審查并消除問題。但是，該程序也可以自動將其刪除。雖然這對真正的威脅是有利的，但當檢測是誤報時就很危險了。

人工智能算法可以刪除不構成威脅的數據或網絡補丁。這使得系統面臨真正安全問題的風險更大，尤其是在沒有警惕的IT團隊監控算法的運行情況下。

如果這樣的事件經常發生，團隊也可能會分心。他們必須將注意力集中在通過誤報進行分類，并修復算法意外中斷的內容。如果這種復雜情況長期持續，網絡犯罪分子將更容易繞過團隊和算法。在這種情況下，更新人工智能軟件或等待更高級的編程可能是避免誤報的最佳方法。

為人工智能的決策潛力做好準備

人工智能已經在幫助人們保護敏感信息。如果越來越多的人開始相信人工智能在網絡安全方面的決策有更廣泛的用途，那么在防范未來攻擊方面可能會有潛在的好處。

了解以新方式實現技術的風險和回報始終是至關重要的。

網絡安全團隊將了解如何以新的方式最好地實施技術，而不會讓系統暴露潛在的弱點。