人工智能將如何影響網(wǎng)絡(luò)安全？
人工智能的出現(xiàn)改變了IT，并將在未來繼續(xù)改變。
啟用AI的程序的基本原則是，他們可以收集數(shù)據(jù)，對其進(jìn)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AI應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全會給網(wǎng)絡(luò)安全帶來新的防御希望和進(jìn)攻性挑戰(zhàn)的原因。
網(wǎng)絡(luò)安全正成為焦點，因為數(shù)據(jù)（消費者和業(yè)務(wù)）的指數(shù)級增長使數(shù)據(jù)泄露更為普遍。造成數(shù)據(jù)泄露的一些最常見原因是：
安全憑證薄弱或被盜，例如密碼
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)
內(nèi)部威脅
IT系統(tǒng)配置不正確和用戶錯誤
通過易受攻擊的應(yīng)用程序和
權(quán)限管理不當(dāng)
越來越多的攻擊鼓勵在網(wǎng)絡(luò)安全中采用AI來帶來效率和準(zhǔn)確性的數(shù)據(jù)防御。可以預(yù)料的是，人工智能還為不良行為者提供了新功能。
人工智能使構(gòu)建智能防御和威脅變得更加容易。
過去，黑客是技術(shù)嫻熟的程序員，可以編寫惡意軟件代碼并瀏覽復(fù)雜的安全協(xié)議。這已不再是這種情況; 現(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。這將非計算機(jī)專家黑客帶入了競爭，并最終增加了黑客的數(shù)量。
防御此類易于使用的智能威脅，需要一個智能解決方案。例如，使用基于AI的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)視工具，可以通過分析用戶行為，識別模式并識別網(wǎng)絡(luò)中的不正常行為并做出相應(yīng)的反應(yīng)來快速識別安全漏洞。它可以檢測，監(jiān)視和關(guān)閉比人類可能更多的網(wǎng)絡(luò)攻擊媒介。
它是這樣工作的：AI模型將在組織的所有端點處攝取組織中每個應(yīng)用程序的大量數(shù)據(jù)以開發(fā)配置文件。這有助于建立行為基準(zhǔn)，因此，如果在規(guī)范上存在統(tǒng)計學(xué)上顯著的偏差，則算法會將其標(biāo)記為進(jìn)一步調(diào)查。
人工智能還可以促進(jìn)生物識別認(rèn)證。
生物識別
數(shù)字用戶的痛苦之一是構(gòu)思，記住和定期更改強密碼。黑客已使用此痛點來滲透和破壞安全數(shù)據(jù)。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此漏洞。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)視訪問。
自動化現(xiàn)已應(yīng)用于惡意軟件。他們現(xiàn)在可以使自動化的惡意軟件運行在最少的人工干預(yù)下，而不是親自進(jìn)行直接的黑客攻擊。惡意軟件的自動化使它們變得更加頻繁，復(fù)雜和無情。
自動化的惡意軟件是對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的威脅，隨著使用率的提高，安全漏洞有望成倍增加。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備特別受關(guān)注，因為制造商在制造產(chǎn)品時不會優(yōu)先考慮安全性，而消費者在連接設(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)。
自動化可以節(jié)省網(wǎng)絡(luò)安全團(tuán)隊的時間和金錢。網(wǎng)絡(luò)安全團(tuán)隊執(zhí)行許多需要自動化的例行任務(wù)。IT管理員不斷被重復(fù)發(fā)生的事件，內(nèi)部威脅和設(shè)備管理職責(zé)所淹沒，這使他們花費了更多時間來完成更關(guān)鍵的任務(wù)。使這些平凡的任務(wù)自動化，不僅可以釋放人力資本資源，而且可以在短時間內(nèi)并以更高的準(zhǔn)確性獲得結(jié)果。
AI網(wǎng)絡(luò)安全人員配備研究
機(jī)器學(xué)習(xí)將使威脅搜尋適應(yīng)不斷發(fā)展的惡意軟件。
惡意軟件通常是具有嚴(yán)格目的或協(xié)議的程序。黑客可以將AI應(yīng)用于他們的編程，以適應(yīng)每次攻擊并從中學(xué)習(xí)。啟用AI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獲得進(jìn)入。這使得構(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。不良參與者可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來逃避檢測，但I(xiàn)T部門也可以使用它來快速識別風(fēng)險。
網(wǎng)絡(luò)犯罪分子通常會調(diào)整其惡意軟件代碼，以越過安全軟件。很難識別出故意變相的惡意軟件。具有機(jī)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AI可以輕松識別不斷演變的威脅?？梢杂?xùn)練AI系統(tǒng)在進(jìn)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)，便可以將它們與系統(tǒng)隔離。AI的預(yù)測功能超越了傳統(tǒng)方法的速度。
在網(wǎng)絡(luò)安全中使用機(jī)器學(xué)習(xí)可以帶來以下好處：
監(jiān)控和分析多個端點以應(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(jìn)行檢測
自動化常規(guī)安全任務(wù)
消除零日漏洞
基于AI的網(wǎng)絡(luò)安全至關(guān)重要。
凱捷咨詢研究所（Capgemini Research Institute）發(fā)現(xiàn)，三分之二（69％）的組織承認(rèn)，如果沒有人工智能，他們將無法應(yīng)對關(guān)鍵威脅。超過一半（56％）的高管表示，他們的網(wǎng)絡(luò)安全分析師對需要監(jiān)視以檢測和防止入侵的大量數(shù)據(jù)點感到不知所措。此外，需要立即進(jìn)行干預(yù)或無法由網(wǎng)絡(luò)分析師足夠迅速地補救的網(wǎng)絡(luò)攻擊的類型顯著增加，包括：
網(wǎng)絡(luò)攻擊正在影響對時間敏感的應(yīng)用程序（42％的人說，它們上升了，平均增加了16％）。
自動化的機(jī)器速度攻擊以無法通過傳統(tǒng)響應(yīng)系統(tǒng)抵消的速度變化（43％的報告增加了，平均增加了15％）。
人工智能已經(jīng)被應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全。當(dāng)前正在使用的一些AI網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用程序包括：
垃圾郵件過濾器應(yīng)用
網(wǎng)絡(luò)入侵檢測與預(yù)防
欺詐識別
僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測
安全的用戶身份驗證
駭客事件預(yù)測
盡管組織的安全系統(tǒng)可能是安全的，但由于它與第三方（客戶，監(jiān)管機(jī)構(gòu)，供應(yīng)商等）進(jìn)行交互，因此通過這些途徑易受攻擊。據(jù)埃森哲（Accenture）稱，安全威脅的40％是間接的，因為威脅參與者將目標(biāo)鎖定在供應(yīng)鏈或業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)中的薄弱環(huán)節(jié)。這就是組織需要可預(yù)測攻擊并快速響應(yīng)的自動化智能解決方案的原因。