了解人工智能和網(wǎng)絡(luò)安全如何協(xié)同工作以抵御新出現(xiàn)的威脅。了解保護數(shù)字資產(chǎn)的最新策略。

針對技術(shù)的威脅也隨著技術(shù)的發(fā)展呈指數(shù)級增長。網(wǎng)絡(luò)犯罪是一筆大生意;黑客們正在使用越來越先進的方法侵入系統(tǒng)并竊取數(shù)據(jù)。人工智能可能是打敗這些邪惡勢力的答案。人工智能可以幫助識別實時出現(xiàn)的新威脅，甚至可以通過使用機器學(xué)習(xí)算法和預(yù)測分析，在未來的攻擊發(fā)生之前預(yù)測到它們。

網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)該是組織保護數(shù)字資產(chǎn)和消費者數(shù)據(jù)的首要任務(wù)。對于安全團隊來說，人工智能可以成為網(wǎng)絡(luò)可見性、異常檢測和威脅自動化的有力工具。

人工智能是檢測新興網(wǎng)絡(luò)威脅的關(guān)鍵

隨著網(wǎng)絡(luò)威脅的快速發(fā)展和日益復(fù)雜，人工智能(AI)已成為識別和挫敗網(wǎng)絡(luò)威脅的關(guān)鍵。人工智能系統(tǒng)可以比人類更快地分析大量數(shù)據(jù)，找到預(yù)示網(wǎng)絡(luò)攻擊的新模式。

基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)和用戶活動，以建立典型行為的基線。然后，他們可以尋找可能指向攻擊的異常情況。例如，如果用戶突然下載異常大量的數(shù)據(jù)或從一個陌生的位置簽到，人工智能系統(tǒng)可以檢測到潛在的危險行為。

人工智能可以通過發(fā)現(xiàn)龐大數(shù)據(jù)集之間的鏈接來識別以前從未使用過的新穎攻擊策略。當(dāng)欺詐者試圖快速利用新的漏洞時，這項技能是必不可少的。人工智能還有助于檢測零日攻擊，這是一種尚未修復(fù)的全新漏洞。

?除了檢測之外，人工智能還支持預(yù)測分析，以估計特定類型攻擊的可能性。當(dāng)資源被優(yōu)先分配時，網(wǎng)絡(luò)安全團隊可以加強對最緊迫威脅的防御。人工智能還可以自動防御典型的攻擊，使安全團隊能夠?qū)Ｗ⒂谧钕冗M的威脅。

總的來說，人工智能有望通過利用數(shù)據(jù)和算法來檢測新的威脅并支持信息安全，從而徹底改變網(wǎng)絡(luò)安全。當(dāng)人工智能與人類的判斷和監(jiān)督相結(jié)合時，它會帶來新的風(fēng)險，比如旨在欺騙人工智能系統(tǒng)的對抗性攻擊，但它對于避免當(dāng)今的網(wǎng)絡(luò)威脅更有必要。當(dāng)代攻擊的速度和范圍，可能會使沒有人工智能就無法在網(wǎng)絡(luò)武器競賽中取得進展。

開始與機器人過程自動化

機器學(xué)習(xí)算法可以識別惡意軟件和網(wǎng)絡(luò)釣魚企圖

隨著網(wǎng)絡(luò)威脅的加劇，人工智能和機器學(xué)習(xí)是網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)鍵技術(shù)。機器學(xué)習(xí)算法可以通過識別趨勢和異常來檢測惡意軟件和網(wǎng)絡(luò)釣魚企圖。

好的和壞的代碼的大數(shù)據(jù)集被用來訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法。在了解了每種類型的特征后，算法可以分析新的文件或電子郵件，以確定它們是否可能是危險的。

惡意軟件檢測

為了識別病毒、蠕蟲和間諜軟件等惡意軟件，機器學(xué)習(xí)模型會檢查文件結(jié)構(gòu)、元數(shù)據(jù)和代碼指令等屬性。傳統(tǒng)的基于簽名的技術(shù)在檢測已建立的惡意軟件家族的變體方面遠不如算法有效。

網(wǎng)絡(luò)釣魚檢測

機器學(xué)習(xí)分析電子郵件和網(wǎng)頁來識別網(wǎng)絡(luò)釣魚行為。在確定一段內(nèi)容是真實的還是試圖竊取數(shù)據(jù)或安裝惡意軟件時，算法會考慮包括文字、格式、發(fā)件人信息、鏈接和圖像在內(nèi)的元素。隨著網(wǎng)絡(luò)釣魚郵件變得越來越復(fù)雜和有針對性，機器學(xué)習(xí)是必不可少的。

機器學(xué)習(xí)極大地增強了惡意軟件和網(wǎng)絡(luò)釣魚的檢測，盡管仍然存在一些缺點。隨著時間的推移，這些算法接觸到的數(shù)據(jù)越多，它們就越智能。人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用必須不斷發(fā)展，以應(yīng)對新的危險，因為網(wǎng)絡(luò)犯罪分子也在利用機器學(xué)習(xí)來制造越來越復(fù)雜的威脅。一般來說，機器學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)，當(dāng)與人類專業(yè)知識結(jié)合使用時，有助于開發(fā)針對網(wǎng)絡(luò)攻擊的重要防御措施。

人工智能有助于漏洞管理和修補

人工智能和機器學(xué)習(xí)正在幫助安全團隊跟上漏洞的數(shù)量。人工智能系統(tǒng)可以分析大量數(shù)據(jù)來識別漏洞，確定風(fēng)險的優(yōu)先級，并確定最佳的修補策略。

人工智能改進漏洞發(fā)現(xiàn)

人工智能使用復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析技術(shù)(包括自然語言處理)對漏洞數(shù)據(jù)庫、供應(yīng)商咨詢和開源平臺中的大量數(shù)據(jù)進行梳理。為了更快、更準確地識別潛在風(fēng)險，人工智能可以發(fā)現(xiàn)人類可能忽略的模式和聯(lián)系。由于人工智能減少了他們必須調(diào)查的誤報次數(shù)，安全團隊得以騰出時間專注于最重要的風(fēng)險。

AI根據(jù)風(fēng)險級別對漏洞進行優(yōu)先排序

每個漏洞所呈現(xiàn)的危險級別各不相同。人工智能(AI)基于諸如通用漏洞評分系統(tǒng)(CVSS)評分、可利用性、主動針對漏洞的惡意軟件活動以及問題影響的資產(chǎn)等因素來評估漏洞。然后，人工智能對漏洞進行排名，這樣安全團隊就可以首先關(guān)注最大的威脅。優(yōu)先級保證了安全團隊有效地利用他們的時間和資源。

AI優(yōu)化補丁時間表

修補漏洞需要取得平衡。為了防止中斷，必須及時應(yīng)用補丁，同時進行徹底評估。人工智能可以分析大量數(shù)據(jù)，根據(jù)風(fēng)險水平、依賴關(guān)系和操作影響確定最佳的補丁計劃。人工智能可能會找到最小化業(yè)務(wù)中斷，同時加快高優(yōu)先級補丁時間的策略。人工智能以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式進行補丁，從而提高安全性和生產(chǎn)力。

人工智能改善身份和訪問管理

人工智能和機器學(xué)習(xí)增強了身份和訪問管理(IAM)系統(tǒng)。IAM解決方案驗證用戶身份，控制用戶對系統(tǒng)、應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)的訪問。人工智能在以下幾個方面幫助改善IAM:

檢測異常行為

人工智能系統(tǒng)可以分析大量數(shù)據(jù)，以識別用戶的典型行為模式，并發(fā)現(xiàn)可能是賬戶受損或內(nèi)部威脅跡象的異常情況。人工智能可以通過跟蹤登錄位置、訪問請求和資源消耗等指標(biāo)來識別異常活動，以便進行進一步查詢。

自適應(yīng)認證

AI分析用戶配置文件、登錄位置和訪問行為，以評估風(fēng)險并選擇最佳身份驗證技術(shù)。交易或訪問請求的風(fēng)險決定了需要多少身份驗證，而人工智能使這成為可能。對于低風(fēng)險的訪問，一個簡單的密碼就足夠了。多因素身份驗證，如生物識別，對于高風(fēng)險訪問可能是必要的。

自動配置和取消配置

人工智能可以幫助簡化授予新用戶訪問權(quán)限的程序，并從離開公司或換工作的人那里刪除該權(quán)限。人工智能系統(tǒng)可以通過檢查工作職責(zé)、訪問需求和終止檢查清單，自動提供和取消對系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的訪問。這減輕了行政負擔(dān)，并保證及時合法地準予和取消訪問。

持續(xù)的監(jiān)控

IAM系統(tǒng)可以利用機器學(xué)習(xí)來持續(xù)監(jiān)控用戶訪問和權(quán)限，以便發(fā)現(xiàn)未經(jīng)授權(quán)的訪問、不活躍的帳戶和不適當(dāng)?shù)慕巧綦x實例。人工智能工具可以檢查權(quán)利和角色數(shù)據(jù)，以識別和解決諸如過度訪問或角色矛盾的人員等問題。組織可以通過持續(xù)監(jiān)控來確保遵從性和最小特權(quán)。

人工智能和機器學(xué)習(xí)將繼續(xù)改進IAM系統(tǒng)，以增加威脅檢測，加快程序，并實現(xiàn)基于風(fēng)險的自適應(yīng)訪問控制。通過利用人工智能，組織可以降低風(fēng)險，改進遵從性，并改進訪問治理。總的來說，人工智能將在協(xié)助IAM系統(tǒng)提供針對新網(wǎng)絡(luò)威脅的全面保護方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。

人工智能增強網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和威脅檢測

在許多重要領(lǐng)域，人工智能和機器學(xué)習(xí)正在改善網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和威脅檢測。AI系統(tǒng)可以分析大量數(shù)據(jù)可以分析大量數(shù)據(jù)，以找到指向潛在風(fēng)險的模式和異常。人工智能(AI)可以通過將機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、日志和事件來檢測DDoS攻擊、惡意軟件感染、未經(jīng)授權(quán)訪問和其他問題的跡象。人工智能發(fā)現(xiàn)了人類難以獨立發(fā)現(xiàn)的聯(lián)系和見解。

AI檢測新的和正在出現(xiàn)的威脅

盡管網(wǎng)絡(luò)犯罪分子不斷開發(fā)新的攻擊策略，但人工智能系統(tǒng)可以實時識別這些新的危險。人工智能系統(tǒng)不斷更新其知識庫，以跟上新的攻擊方法。人工智能分析網(wǎng)絡(luò)活動和流量，將其與已建立的模式進行比較，并檢測任何可能指向新發(fā)現(xiàn)的零日漏洞或其他新威脅的異常情況。

人工智能進行預(yù)測分析

人工智能的能力遠不止追蹤網(wǎng)絡(luò)活動。它還可以進行預(yù)測分析，以識別未來的潛在危險。為了主動保護網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)，人工智能系統(tǒng)可以通過發(fā)現(xiàn)威脅行為者的戰(zhàn)術(shù)、方法和程序(TTPs)的趨勢，預(yù)測他們下一步可能發(fā)起的新攻擊。由于預(yù)測性人工智能，安全團隊可以在危險出現(xiàn)之前就處于領(lǐng)先地位。

人工智能增強了人類安全分析師

最有效的網(wǎng)絡(luò)防御是人工智能和人類知識的結(jié)合。即使人工智能改善了網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和威脅識別，人類分析師仍然至關(guān)重要。通過處理數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和分析等耗時、重復(fù)的活動，人工智能系統(tǒng)為人類分析師提供了支持，使他們能夠?qū)Ｗ⒂诟邔哟蔚乃伎肌４送猓斯ぶ悄苓€為分析師提供警報和建議，以便進行更多的研究和行動。

由于網(wǎng)絡(luò)威脅的數(shù)量和復(fù)雜性不斷增加，人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)正在成為監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)、發(fā)現(xiàn)攻擊以及防御系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的不可或缺的技術(shù)。為了進行全面和主動的網(wǎng)絡(luò)防御，人工智能提高了威脅可見性，識別新的攻擊技術(shù)，預(yù)測即將發(fā)生的危險，并簡化了人類分析師的工作。通過利用人工智能的力量，組織可以在面對試圖滲透其網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)的威脅行為者時獲得顯著的優(yōu)勢。

AI增強了安全信息和事件管理(SIEM)解決方案

由于人工智能可以分析大量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)可疑活動，SIEM系統(tǒng)可以實時發(fā)現(xiàn)危險和異常。人工智能算法可以為典型的網(wǎng)絡(luò)活動和用戶行為建立基線，以識別可能預(yù)示網(wǎng)絡(luò)威脅的偏差。由于實時威脅檢測，安全人員可以迅速做出反應(yīng)，遏制和減輕攻擊。

自動警報分類

SIEM系統(tǒng)會產(chǎn)生許多警報，但并非所有警報都需要立即處理。為了優(yōu)先考慮安全分析師分析的最高優(yōu)先級威脅，人工智能可以幫助根據(jù)嚴重性和風(fēng)險自動分類警告。人工智能根據(jù)真正危險的可能性、發(fā)現(xiàn)的可疑活動以及受影響系統(tǒng)的嚴重性來評估警報。對分析師來說，這減輕了警覺性疲勞，使他們可以專注于最重要的風(fēng)險。

更快的威脅調(diào)查

如果發(fā)現(xiàn)威脅，人工智能可以加速調(diào)查過程。這些系統(tǒng)可以將來自多個來源的信息組合在一起，以拼湊出攻擊的完整廣度，識別受影響的系統(tǒng)，并識別初始攻擊向量。人工智能還可以建議在哪些領(lǐng)域?qū)で蟾嗤讌f(xié)，并認識到相關(guān)的擔(dān)憂。由于這種快速的威脅搜索，安全團隊可以快速了解攻擊的全部影響，然后他們可以采取果斷行動從他們的環(huán)境中消除危險。

連續(xù)調(diào)優(yōu)

通過不斷調(diào)整，人工智能SIEM會隨著時間的推移變得更加智能。當(dāng)安全分析師檢查并對警報做出反應(yīng)時，人工智能系統(tǒng)會監(jiān)控他們的評論和活動。系統(tǒng)使用這些信息來增強對威脅的理解，提高警告的精度和優(yōu)先級，并增強檢測算法。人工智能還使用分析師的評論來選擇數(shù)據(jù)源，這些數(shù)據(jù)源可以提供有關(guān)各種危險的最有見地的信息。由于這個優(yōu)化過程，隨著時間的推移，SIEM在識別威脅和采取行動方面變得更加熟練。

組織可以通過人工智能增強的SIEM系統(tǒng)跟上不斷增長的數(shù)據(jù)量和網(wǎng)絡(luò)威脅的復(fù)雜性。人工智能改善了威脅檢測，加快了響應(yīng)時間，減少了警報疲勞，提高了安全行動的總體效率和效率。因此，組織可以通過采用人工智能來改善其安全態(tài)勢并保持領(lǐng)先于新威脅。

人工智能可以分析用戶行為以檢測受損帳戶

人工智能系統(tǒng)可以分析用戶行為和賬戶活動，以檢測受損賬戶。通過密切監(jiān)控你通常如何訪問和與賬戶和在線服務(wù)互動，人工智能可以發(fā)現(xiàn)異常情況，可能表明你的賬戶被黑客入侵或被未經(jīng)授權(quán)的用戶訪問。

登錄模式分析

當(dāng)?shù)卿洺霈F(xiàn)異常時，AI會檢查設(shè)備、地點和登錄時間等因素。例如，人工智能可以檢測到潛在的可疑登錄，如果它意外地來自未知的設(shè)備或地方，并要求進一步的身份驗證來確認你的身份。人工智能還可以判斷登錄是否來自與欺詐或黑客有關(guān)的位置或設(shè)備。

檢測使用模式的變化

您訪問的功能或數(shù)據(jù)，登錄的時間和頻率以及其他因素。一旦登錄，人工智能就會跟蹤你的典型賬戶信息和在線服務(wù)使用情況。如果人工智能注意到你的使用和行為模式發(fā)生了重大變化，它可能會提示一個未經(jīng)授權(quán)的人訪問了你的賬戶。例如，如果您的帳戶在閑置數(shù)月后突然出現(xiàn)活動激增，或者您可以訪問帳戶中不尋常的敏感信息。

分析生物特征和行為因素

與科技互動的認知“指紋”是行為因素。一些系統(tǒng)使用生物識別技術(shù)，如鼠標(biāo)移動或擊鍵動力學(xué)，來創(chuàng)建你的打字和點擊習(xí)慣的檔案。如果系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)有人在確認你的身份之前輸入或點擊你的賬戶，系統(tǒng)可能會鎖定訪問權(quán)限。例如，你閱讀和回復(fù)屏幕上項目的速度可以被人工智能用來判斷使用該賬戶的個人是否表現(xiàn)出不同的行為特征。

人工智能(AI)和網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)合作分析用戶賬戶，并通過密切監(jiān)控登錄、使用、生物識別和行為來發(fā)現(xiàn)受損的訪問權(quán)限。人工智能可以幫助識別和快速管理網(wǎng)絡(luò)威脅，包括賬戶接管和身份盜竊。人工智能通過自動識別人類安全團隊和個人用戶可能忽略的危險信號，增加了額外的安全層。

基于人工智能的密碼安全檢查弱或泄露的密碼

基于人工智能的密碼安全檢查分析用戶密碼，以確定它們是否薄弱或在數(shù)據(jù)泄露中被泄露。通過利用機器學(xué)習(xí)和自然語言處理，人工智能系統(tǒng)可以檢查密碼是否在以前的泄露中暴露過，是否包含易于猜測的常見模式，或者與用戶的個人信息有相似之處。

檢測弱密碼和普通密碼

如果密碼包含易于猜測的可識別模式，例如“123456”、“password”或“qwerty”，人工智能系統(tǒng)就可以識別它們。此外，它們還可以確定密碼是否與用戶的姓名、電子郵件地址、生日或其他私人信息相似。該技術(shù)采用機器學(xué)習(xí)方法，在對數(shù)百萬個現(xiàn)實世界的密碼進行訓(xùn)練后，識別這些弱密碼或頻繁密碼。

檢查已知的泄露密碼

在過去的數(shù)據(jù)泄露和泄露中，包含數(shù)十億密碼的數(shù)據(jù)庫可供人工智能密碼掃描器使用。如果用戶的密碼出現(xiàn)在這些被黑客攻擊的列表中，他們可以立即檢查是否存在。為了防止帳戶被接管，如果密碼與密碼匹配，系統(tǒng)會將其識別為已泄露，要求用戶選擇一個新的、不同的密碼。

建議使用強且唯一的密碼

系統(tǒng)可能會向用戶提供各種密碼建議。基于人工智能的密碼檢查器可以為用戶提供新的強密碼，除了突出顯示受損或弱密碼。它們提供至少8-16個字符長的隨機密碼，包括各種字母、數(shù)字和符號，并且沒有任何眾所周知的模式。這些人工智能生成的密碼幫助用戶為自己的賬戶創(chuàng)建不同的密碼，盜賊很難破譯。

在人工智能和機器學(xué)習(xí)的幫助下，密碼安全性可能會得到顯著提高。組織越來越多地將一種新興的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)稱為AI集成到密碼策略和身份驗證例程中。人工智能系統(tǒng)可以利用大量數(shù)據(jù)集和算法來檢測弱密碼、常用密碼或泄露密碼，幫助用戶選擇為賬戶和個人信息提供更高安全性的密碼。

常見問題:人工智能如何解決一些最大的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)?

在人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的幫助下，網(wǎng)絡(luò)安全中的一些最大問題可以得到解決。人工智能(AI)系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)漏洞，識別出現(xiàn)的威脅，并通過利用大量數(shù)據(jù)和計算機能力幫助組織增強其安全態(tài)勢。

檢測新威脅

在龐大的數(shù)據(jù)集中，人工智能在發(fā)現(xiàn)異常和新模式方面表現(xiàn)出色。通過分析大量網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，人工智能系統(tǒng)可以檢測到基于簽名的解決方案可能忽略的新病毒、網(wǎng)絡(luò)釣魚企圖和其他危險。人工智能還可以比較來自許多系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，以檢測多階段攻擊。

識別漏洞

像自然語言處理這樣的人工智能工具可以搜索代碼庫、網(wǎng)站和其他數(shù)據(jù)源，以識別黑客可能利用的安全漏洞。使用人工智能可以發(fā)現(xiàn)許多軟件故障、不正確的設(shè)置和其他漏洞。此外，它可以根據(jù)風(fēng)險對漏洞進行排序，幫助安全團隊集中他們的補救工作。

加強防御

人工智能和機器學(xué)習(xí)通過以下功能幫助加強組織的安全防御:

• 行為分析:監(jiān)控用戶行為的變化，尋找賬戶泄露或內(nèi)部威脅的跡象。
• 自適應(yīng)認證:根據(jù)位置、訪問時間和以前的行為等風(fēng)險因素改變訪問限制和認證程序。
• 預(yù)測建模:根據(jù)公司的具體風(fēng)險概況，預(yù)測最有可能針對公司的風(fēng)險、弱點和攻擊。
• 自動修補:在系統(tǒng)中查找和分發(fā)軟件更新，以盡快修復(fù)漏洞。

未來的網(wǎng)絡(luò)安全將嚴重依賴人工智能，但人類的專業(yè)知識仍然至關(guān)重要。人工智能系統(tǒng)需要大量的數(shù)據(jù)才能正常運行，而這些偏見可能會反映在這些系統(tǒng)中，甚至被這些系統(tǒng)放大。負責(zé)網(wǎng)絡(luò)安全的團隊必須密切監(jiān)控人工智能系統(tǒng)，確認他們的發(fā)現(xiàn)，并做出合理的判斷。人工智能與人類經(jīng)驗相結(jié)合，可能成為抵御新的網(wǎng)絡(luò)威脅的有力武器。在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，人工智能不能完全取代人類的判斷和決策。

結(jié)論

隨著人工智能等新技術(shù)改變我們的數(shù)字世界，網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險正在迅速增長。然而，人工智能也可以用來發(fā)現(xiàn)和減少這些新的危險。使用人工智能進行網(wǎng)絡(luò)防御的組織可以更快地識別威脅，了解黑客的方法和目標(biāo)，甚至預(yù)測即將到來的攻擊。在人工智能的幫助下，網(wǎng)絡(luò)安全專家有機會智勝有害行為者，并建立更強大的防御。雖然未來仍然未知，但人工智能和人類專家之間的合作對于保護我們?nèi)蚧ヂ?lián)的社會至關(guān)重要。通過投資和使用人工智能網(wǎng)絡(luò)安全解決方案，組織和個人可以更安全地知道他們的數(shù)據(jù)和系統(tǒng)是安全的。