強化數(shù)字前沿：人工智能與網(wǎng)絡安全的結合

　　隨著技術的不斷進步，人工智能(AI)和網(wǎng)絡安全相結合的領域已經(jīng)成為保護我們數(shù)字資產(chǎn)的關鍵領域不斷創新。事實上高效利用，2020年網(wǎng)絡安全領域的人工智能市場規(guī)模為100億美元，預計到2027年將達到463億美元去突破。當我們走過復雜的21世紀時品質，重要的是要了解網(wǎng)絡安全在人工智能時代是如何變化的，這樣我們才能更好地保護自己免受各種各樣的危險。

　　基礎支柱：傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全模式

　　在開始研究人工智能和網(wǎng)絡安全如何協(xié)同工作之前能運用，有必要回顧一下網(wǎng)絡安全的基本規(guī)則。過去參與水平，為了阻止網(wǎng)絡危險講理論，安全策略使用基于規(guī)則的系統(tǒng)、基于簽名的檢測方法和人工參與智能設備。不幸的是解決問題，隨著敵人變得越來越聰明，這些舊方法已經(jīng)不足以阻止現(xiàn)代威脅性質的變化不要畏懼。

　　人工智能在網(wǎng)絡安全領域的崛起

　　當人工智能技術被加入時導向作用，其對保護的方式產(chǎn)生了巨大的變化。人工智能作用，尤其是機器學習(ML)，可以讓計算機接收大量數(shù)據(jù)近年來，發(fā)現(xiàn)趨勢，并自行做出決策事關全面。這個特性改變了發(fā)現(xiàn)威脅的方式交流等、處理威脅的速度以及一切的安全程度。

　　人工智能和網(wǎng)絡安全在國防中最重要的用途之一是發(fā)現(xiàn)和阻止威脅發展目標奮鬥。人工智能和機器學習程序非常密切地關注網(wǎng)絡數(shù)據(jù)自動化裝置，發(fā)現(xiàn)奇怪的事情，并非常準確地區(qū)分好的和壞的行為規劃。此外關規定，人工智能運行的系統(tǒng)不斷變化和學習，在保護數(shù)字資產(chǎn)免受新威脅方面做得越來越好應用前景。

　　人工智能也是提高事件應對能力的關鍵部分指導。當基于人工智能的自動事件響應系統(tǒng)能夠快速發(fā)現(xiàn)并阻止威脅時，網(wǎng)絡攻擊的破壞性就會降低兩個角度入手。此外關註點，使用人工智能的威脅情報系統(tǒng)使企業(yè)能夠有效地發(fā)現(xiàn)新的危險和弱點，從而使之能夠采取預防措施來加強防御進入當下。

　　人工智能在網(wǎng)絡安全中的其他方面:

　　1.預測分析和主動防御：由人工智能驅動的預測分析可以幫助企業(yè)看到即將到來的網(wǎng)絡風險建強保護，并在風險發(fā)生之前采取行動。預測分析可以幫助安全團隊很好地利用其資源首次，并通過查看以前的數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)指向可能威脅的新趨勢來阻止即將到來的風險流動性。

　　2.行為生物識別和增強身份驗證：常見的身份驗證方法可能被黑客攻擊。人工智能驅動的行為生物識別技術著眼于人們打字的速度和準確性生產效率，并通過移動鼠標來確認自己的身份反應能力。這種方法在保證流暢的用戶體驗的同時提高了安全性。其降低了密碼被盜和非法訪問的風險競爭激烈。

　　3.自主安全運營中心(SOC)：由AI運行的SOC可以更容易地發(fā)現(xiàn)威脅進行培訓、響應事件和解決問題。這些下一代SOC使用高級分析凝聚力量、人工智能和機器學習對安全警報進行分類先進水平，在風險發(fā)生之前尋找風險緊迫性，并加快反應時間，這使得人類研究人員的工作更容易信息化。

　　4.零信任架構(ZTA)和微分段：ZTA和微分割推動嚴格的訪問限制和實時風險評估穩定性。人工智能通過密切關注網(wǎng)絡數(shù)據(jù)最深厚的底氣，發(fā)現(xiàn)奇怪的東西，并以最適合情況的方式應用訪問控制來幫助ZTA資源優勢。更重要的是應用擴展，微分段增加了安全性過程中，其將任務分開，并限制在黑客攻擊的情況下橫向移動建立和完善。

　　5.由AI驅動的威脅狩獵和紅隊：AI使主動威脅狩獵和紅隊活動成為可能特征更加明顯。這些活動模擬真實世界的黑客攻擊，以測試組織的安全性啟用。紅隊假裝是熟練的威脅行為者，而人工智能驅動的威脅搜索工具會自己搜索網(wǎng)絡設置，尋找泄露秘密威脅的跡象(IOC)活動上。

　　6.區(qū)塊鏈和去中心化安全：區(qū)塊鏈內(nèi)置的安全功能以及人工智能使去中心化設置更安全達到。人工智能著眼于區(qū)塊鏈交易，發(fā)現(xiàn)奇怪的事情大型，并通過智能合約和自主身份管理系統(tǒng)改進身份識別系統(tǒng)的可能性，降低盜竊風險。

　　7.監(jiān)管合規(guī)和治理：AI幫助企業(yè)處理復雜的監(jiān)管環(huán)境不可缺少，使合規(guī)檢查和審計更容易系列。人工智能驅動的風險評估工具可以發(fā)現(xiàn)并對合規(guī)性需求進行排序，確保遵守數(shù)據(jù)保護法律和法律框架市場開拓。

　　挑戰(zhàn)與道德考慮

　　將人工智能和安全添加到國防中會帶來一些困難和道德問題標準，盡管其有能力改變一切。最大的擔憂之一是惡意攻擊的可能性環境，在這種攻擊中主要抓手，壞人利用人工智能系統(tǒng)的缺陷來避免被抓住或改變結果。對抗性機器學習方法以微小的方式改變輸入數(shù)據(jù)以欺騙人工智能系統(tǒng)重要的角色，這可能導致錯誤的選擇或繞過安全措施空間載體。

　　此外，由人工智能驅動的網(wǎng)絡武器越來越多要落實好，這讓人們擔心網(wǎng)絡戰(zhàn)爭將如何向所有人開放即將展開。隨著人工智能技術變得更容易使用，沒有很多資金或技術知識的壞人可以使用人工智能工具來計劃復雜的黑客攻擊技術節能。這表明各國合作并制定規(guī)則以降低由人工智能驅動的黑客危險的風險是多么重要提高。

　　另一個需要考慮的社會問題是，使用人工智能的防御系統(tǒng)中存在人為偏見的可能性延伸。訓練數(shù)據(jù)中的偏見或算法決策的方式可能導致不公平的結果有很大提升空間，對某些人或群體的影響比對其他人或群體的影響更大。為了解決算法偏差，需要非常小心地選擇哪些數(shù)據(jù)認為，如何訓練模型，以及多久檢查一次國際要求，以確保安全解決方案中的人工智能是公平和清晰的紮實。

　　網(wǎng)絡安全的未來:人與機器之間的協(xié)同作用

　　就未來而言同期，安全性將取決于人與計算機的合作程度。盡管人工智能技術使國防行動更加高效可能性更大，但仍然需要人們做出明智的決策鍛造，分析情況，并關注不正確的事情真正做到。

　　為了在攻擊識別發展邏輯、事件響應和風險管理中成功使用人工智能和網(wǎng)絡安全，網(wǎng)絡安全工作者需要學習如何很好地使用這些工具追求卓越。包括黑客發展機遇、數(shù)據(jù)科學、數(shù)學和道德在內(nèi)的跨學科技能應該在培訓計劃和教育工作中得到強調性能。

　　此外，企業(yè)需要積極主動地管理黑客風險。其應該在國防計劃中使用人工智能解決方案強化意識，并建立安全知識和彈性的思維方式聽得進。這意味著投資于強大的國防基礎設施，進行定期風險評估合理需求，并實施強有力的控制系統(tǒng)全技術方案，以確保每個人都有責任，一切都是明確的先進水平。

　　總結

　　最后重要的，在人工智能時代，網(wǎng)絡安全的變化方式對我們看待和應對數(shù)字危險的方式產(chǎn)生了重大影響共享。采用人工智能和網(wǎng)絡安全技術可以幫助企業(yè)提高防御能力高端化，更快地發(fā)現(xiàn)威脅，并適應不斷變化的危險場景利用好。但為了在網(wǎng)絡安全領域充分利用人工智能參與水平，我們需要處理社會問題，鼓勵來自不同領域的人共同努力有望，并保持以人為本的安全方法智能設備。只有大家共同努力，提出新的想法服務效率，才能跨過機器人的邊界奮戰不懈，保護我們的數(shù)字化未來。

      來源:千家網(wǎng)