人工智能在保護(hù)有價(jià)值且易受攻擊的數(shù)據(jù)方面，前景廣闊，但安全團(tuán)隊(duì)想要充分利用人工智能，就會(huì)面臨一些挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)從未如此有價(jià)值。它是現(xiàn)代商業(yè)的命脈，同時(shí)也越來(lái)越容易受到攻擊。混合云和遠(yuǎn)程工作的日益普及，意味著不良行為者擁有比以往更大的攻擊面。其結(jié)果是，威脅形勢(shì)迅速演變，監(jiān)管難度逐漸加大。
除了攻擊途徑不斷增加之外，管理不斷增長(zhǎng)的信息量還會(huì)造成數(shù)據(jù)過(guò)載，給日益緊張的勞動(dòng)力帶來(lái)更大的壓力。再加上新的應(yīng)用程序和IT基礎(chǔ)設(shè)施以及技能短缺，情況開(kāi)始出現(xiàn)問(wèn)題。因此，在當(dāng)今數(shù)字優(yōu)先的世界中，安全往往落后于有效的要求，這并不令人意外。
所有這一切都意味著，IT管理人員必須迅速找到方法，將數(shù)量各異的元素整合到一套統(tǒng)一的防御體系后面。幸運(yùn)的是，下一代人工智能工具的實(shí)施越來(lái)越多地實(shí)現(xiàn)了這一目標(biāo)，IT管理人員可以使用該技術(shù)來(lái)幫助應(yīng)對(duì)潛在的攻擊。
復(fù)雜的安全形勢(shì)
組織需要更有效地監(jiān)控其IT安全基礎(chǔ)設(shè)施，并了解不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量，這需要高度的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和大量時(shí)間。這可能會(huì)導(dǎo)致組織和IT領(lǐng)導(dǎo)者感覺(jué)自己在攻擊者面前處于不利地位。此外，這種高度多樣化的環(huán)境采用了許多不同的安全方法。例如，保護(hù)端點(diǎn)與保護(hù)云中的S3存儲(chǔ)桶是完全不同的。這時(shí)，人工智能出現(xiàn)了。
傳統(tǒng)人工智能在分類(lèi)方面非常有效，因此其對(duì)于在不同的IT環(huán)境中篩選和排序事件特別有用。總有一些活動(dòng)可能是“不好的”，但其中80%可能是無(wú)害的。然而，惡意活動(dòng)的機(jī)會(huì)始終存在。沒(méi)有人想錯(cuò)過(guò)一次攻擊或與數(shù)據(jù)相關(guān)的問(wèn)題，這可能會(huì)導(dǎo)致所有事情都被列為重要問(wèn)題。幸運(yùn)的是，人工智能非常擅長(zhǎng)將事件從高到低優(yōu)先級(jí)進(jìn)行排名，確保行動(dòng)和努力可以轉(zhuǎn)移到最迫切需要的地方。
隨著生成式人工智能的引入，出現(xiàn)了第二個(gè)防御前沿。通過(guò)使用自然語(yǔ)言處理(NLP)，有可能對(duì)持續(xù)存在的技能短缺問(wèn)題產(chǎn)生真正的影響。通過(guò)將安全警報(bào)翻譯成簡(jiǎn)單的英語(yǔ)，安全團(tuán)隊(duì)可以收到清晰且可立即采取行動(dòng)的通知。
經(jīng)濟(jì)壓力與快速行動(dòng)
當(dāng)然，安全團(tuán)隊(duì)不想成為組織的障礙，也不想妨礙業(yè)務(wù)發(fā)展計(jì)劃。安全領(lǐng)導(dǎo)者及其團(tuán)隊(duì)面臨的基本問(wèn)題是“如何更快地行動(dòng)？”為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，其必須能夠快速、準(zhǔn)確地從IT環(huán)境中獲取洞察。只有這樣，才能更好地防御攻擊。
不幸的是，安全團(tuán)隊(duì)并不能免受更廣泛的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中發(fā)生的事情的影響。在無(wú)法獲得主要額外資源的情況下，我們面臨著做更多事情的壓力。因此，這需要簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)并提高效率，但由于攻擊面不斷擴(kuò)大，以及威脅級(jí)別隨之增加，這尤其困難。
基于人工智能的安全工具提供了一種方法來(lái)幫助減輕部分壓力，超過(guò)一半的高管(52%)已經(jīng)認(rèn)識(shí)到人工智能將幫助其更好地分配資源、能力或技能。然而，還有一個(gè)障礙需要克服。從本質(zhì)上講，安全專(zhuān)業(yè)人員總體上并不信任IT，人工智能輸出也不例外。人們會(huì)質(zhì)疑其提供的數(shù)據(jù)的有效性及其見(jiàn)解的來(lái)源。如果沒(méi)有透明度，就很難建立信任，因此開(kāi)放性必須成為任何人工智能實(shí)施的核心。
組裝最正確的基于人工智能的工具，并不是一項(xiàng)一次性任務(wù)。到2025年，人工智能安全預(yù)算預(yù)計(jì)將比2021年增加116%，因?yàn)槠髽I(yè)在快速有效地保護(hù)現(xiàn)在的同時(shí)，也在規(guī)劃未來(lái)。選擇正確的技術(shù)合作伙伴將是這一戰(zhàn)略的基石。網(wǎng)絡(luò)犯罪分子只需要幸運(yùn)一次，但防御必須始終發(fā)揮作用。
總之，人工智能(AI)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)成為一種趨勢(shì)，可以通過(guò)提高檢測(cè)準(zhǔn)確性、加強(qiáng)實(shí)時(shí)響應(yīng)和降低誤報(bào)率等方式來(lái)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全防御。以下是一些利用人工智能增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全防御的方法：
1. 威脅檢測(cè)和分析：
行為分析：使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)分析網(wǎng)絡(luò)中的正常和異常行為，以便及時(shí)檢測(cè)潛在的威脅。
異常檢測(cè)：AI可以通過(guò)學(xué)習(xí)正常網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)的模式，識(shí)別出與這些模式不符的異常活動(dòng)，從而快速發(fā)現(xiàn)潛在的攻擊。
2. 入侵檢測(cè)系統(tǒng)(IDS)：
深度學(xué)習(xí)：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以更準(zhǔn)確地檢測(cè)復(fù)雜的入侵行為，包括未知威脅。
實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)：AI可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常行為，提高對(duì)入侵的檢測(cè)速度。
3. 自動(dòng)化響應(yīng)：
智能反制措施：AI可以自動(dòng)識(shí)別并采取反制措施，例如封鎖攻擊者、調(diào)整網(wǎng)絡(luò)配置或隔離受感染的系統(tǒng)，以減輕攻擊造成的損害。
自動(dòng)修復(fù)：AI可以協(xié)助自動(dòng)修復(fù)受到攻擊的系統(tǒng)，減少對(duì)人工干預(yù)的依賴。
4. 惡意軟件檢測(cè)：
特征分析：利用AI對(duì)惡意軟件的特征進(jìn)行分析，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
行為分析：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的行為分析可以檢測(cè)惡意軟件的變種，即使其具有新的特征。
5. 用戶身份驗(yàn)證：
生物特征識(shí)別：利用人工智能技術(shù)進(jìn)行生物特征識(shí)別，如指紋、虹膜掃描等，加強(qiáng)用戶身份驗(yàn)證的安全性。
行為分析：使用AI分析用戶的正常行為模式，從而及時(shí)檢測(cè)到潛在的身份盜竊行為。
6. 數(shù)據(jù)隱私保護(hù)：
敏感數(shù)據(jù)監(jiān)控：利用AI監(jiān)控和識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的敏感數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。
加密技術(shù)：AI可以幫助改進(jìn)和優(yōu)化加密算法，提高數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)的安全性。
綜合利用人工智能技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)安全防御系統(tǒng)可以更加智能、實(shí)時(shí)地應(yīng)對(duì)各種威脅，提高網(wǎng)絡(luò)安全的水平。然而，應(yīng)該注意到AI在網(wǎng)絡(luò)安全中也面臨一些挑戰(zhàn)，例如對(duì)抗對(duì)抗性攻擊、隱私保護(hù)等問(wèn)題，因此在實(shí)際應(yīng)用中需要謹(jǐn)慎考慮安全和道德問(wèn)題。
