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人工智能的出現(xiàn)改變了IT未來的發(fā)展走勢，還將在未來繼續(xù)讓更多的行業(yè)受益。
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人工智能基本原則是可以收集數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行分析，在了解結(jié)果的基礎(chǔ)上做出決定并從結(jié)果中學(xué)習(xí)。這就是為什么將人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全會給其帶來新的能力。
網(wǎng)絡(luò)安全隨著IT技術(shù)的發(fā)展而逐漸成熟，而海量數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長使數(shù)據(jù)泄露變得更為普遍，原因有很多。比如：安全憑證脆弱或盜取，如密碼;病毒，勒索軟件，網(wǎng)絡(luò)釣魚詐騙形式的惡意軟件;社會工程學(xué);來自企業(yè)內(nèi)部的威脅;IT系統(tǒng)配置不正確，以及用戶錯誤;易受攻擊的應(yīng)用程序和權(quán)限管理不當(dāng)?shù)鹊取?/p>
越來越多的黑客攻擊促使企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)中采用人工智能來提升效率和更加精準(zhǔn)的進行的數(shù)據(jù)防御。同時，人工智能的發(fā)展也為黑客提供了改進攻擊方式和手段的能力。
人工智能對網(wǎng)絡(luò)安全的影響
事物的發(fā)展總是兩面性的，一方面人工智能讓構(gòu)建智能的防御體系，提供了更多可能，一方面黑客也在利用它提升威脅能力。
過往，黑客利用精湛的技術(shù)，來編寫惡意軟件代碼?，F(xiàn)在，惡意軟件可以作為智能解決方案出售，只需要即插即用。這將許多不具有技術(shù)能力的犯罪分子帶入這個領(lǐng)域，從而增加了黑客的數(shù)量。
所以，要防御這類易于使用的智能威脅，需要更加智能的解決方案。如，使用基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具，可以通過分析用戶行為，識別模式，并識別網(wǎng)絡(luò)中的不正常行為。做出相應(yīng)的反應(yīng)來快速識別安全漏洞。它可以檢測，監(jiān)控和關(guān)閉比人為操作的、更多的網(wǎng)絡(luò)攻擊媒介和手段。
它的工作方式是人工智能模型部署在企業(yè)的所有端點處，獲取企業(yè)中每個應(yīng)用程序的大量數(shù)據(jù)來開發(fā)配置文件。這有助于建立行為基準(zhǔn)，如果在行為規(guī)范上存在統(tǒng)計學(xué)上顯著的偏差，則算法會將其標(biāo)記并進一步調(diào)查。
人工智能還可以促進生物識別認(rèn)證。一直以來，用戶保護數(shù)字資產(chǎn)的痛苦之一是需要構(gòu)思，記住和定期更改強密碼。黑客往往通過脆弱的加密方式來滲透和破壞數(shù)據(jù)安全?，F(xiàn)在，可以通過使用掃描指紋，視網(wǎng)膜或掌紋的生物特征登錄來彌補這方面的漏洞。生物識別登錄可以單獨使用，也可以與密碼一起使用，以控制和監(jiān)控訪問。
自動化防御能大大降低資源成本
因為現(xiàn)在惡意軟件已經(jīng)廣泛采用自動化手段，而不是親自進行直接的黑客攻擊。惡意軟件的自動化使攻擊變得更加頻繁，復(fù)雜和無情。
尤其是自動化的惡意軟件對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的威脅，隨著使用率的提高，安全漏洞也成倍的增加。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備特別受關(guān)注，因為設(shè)備制造商在制造產(chǎn)品時不會優(yōu)先考慮安全性，而用戶在連接設(shè)備時很少考慮安全性，這使物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備成為互聯(lián)網(wǎng)攻擊流量的首要目標(biāo)。
在網(wǎng)絡(luò)安全防御上，自動化也可以節(jié)省網(wǎng)絡(luò)安全團隊的時間和投入成本。網(wǎng)絡(luò)安全團隊執(zhí)行許多需要自動化的例行任務(wù)，因為他們面臨不斷重復(fù)發(fā)生的事件，內(nèi)部威脅和設(shè)備管理挑戰(zhàn)，這占用他們完成更關(guān)鍵的任務(wù)的時間。所以，讓這些平凡的任務(wù)自動化，不僅可以釋放人力資源，而且可以在短時間內(nèi)以更高的準(zhǔn)確性獲得結(jié)果。
如下表，通過人工智能，網(wǎng)絡(luò)安全人員的時間和成本將大大降低。
機器學(xué)習(xí)適應(yīng)不斷發(fā)展的惡意軟件
惡意軟件通常具有嚴(yán)格的目的或協(xié)議的程序。黑客可以將人工智能應(yīng)用于它們，來適應(yīng)每次攻擊并從中學(xué)習(xí)。使用了人工智能的惡意軟件還可以模仿IT系統(tǒng)中的人為或受信任元素來可乘之機，所以黑客構(gòu)建具有混淆功能的多態(tài)惡意軟件更加容易。
惡意軟件檢測的關(guān)鍵資產(chǎn)是病毒定義或帶有惡意軟件標(biāo)識符和特征碼的數(shù)據(jù)庫，有助于識別威脅。黑客可以使用機器學(xué)習(xí)來逃避檢測，但網(wǎng)絡(luò)安全團隊也可以使用它來快速識別風(fēng)險。
黑客通常會調(diào)整其惡意軟件代碼，來逃避安全軟件。而具有機器學(xué)習(xí)功能的惡意軟件數(shù)據(jù)庫可以檢測到惡意軟件，無論它是現(xiàn)有的，還是經(jīng)過調(diào)整的惡意軟件，系統(tǒng)都可以根據(jù)先前認(rèn)為是惡意的事件將其阻止。
使用人工智能可以輕松識別不斷演變的威脅。可以訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)在威脅進入系統(tǒng)之前檢測勒索軟件和惡意軟件攻擊。一旦發(fā)現(xiàn)，可以將它們與系統(tǒng)隔離。人工智能的預(yù)測功能超越了傳統(tǒng)方法的速度。所以，在網(wǎng)絡(luò)安全中使用機器學(xué)習(xí)可以帶來很多優(yōu)勢，比如：監(jiān)控和分析多個端點來應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)威脅;在惡意活動表現(xiàn)為全面攻擊之前對其進行檢測;自動化常規(guī)安全任務(wù);消除零日漏洞等等。
人工智能正逐漸被應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全，比如在垃圾郵件過濾;網(wǎng)絡(luò)入侵檢測與防護;欺詐識別;僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測;安全的用戶身份驗證;安全事件預(yù)測等等領(lǐng)域。
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