AI和機器學(xué)習(ML)在信息安(ān)全領域至關重要。這些技(jì )術可(kě)以快速分(fēn)析數百萬起事件，同時識别各種類型的威脅。這些技(jì )術從過去的數據中(zhōng)學(xué)習，以識别新(xīn)的威脅并對異常情況做出響應。
企業的數字環境是廣闊的、動态的、不斷發展的。根據組織的規模，可(kě)能(néng)會有(yǒu)數千億個信号，需要準确分(fēn)析這些信号以評估風險。如此複雜的程度使網絡安(ān)全成為(wèi)一項具(jù)有(yǒu)挑戰性的任務(wù)，僅靠人類的能(néng)力可(kě)能(néng)無法應對。在這種情況下，人工(gōng)智能(néng)（AI）已成為(wèi)一種強大的解決方案。我們學(xué)會了有(yǒu)能(néng)力改變我們處理(lǐ)網絡安(ān)全的方式。這些工(gōng)具(jù)提供了有(yǒu)效緩解威脅的高級方法。
人工(gōng)智能(néng)在網絡安(ān)全中(zhōng)的集成
AI和機器學(xué)習(ML)在信息安(ān)全領域至關重要。這些技(jì )術可(kě)以快速分(fēn)析數百萬起事件，同時識别各種類型的威脅。這些技(jì )術從過去的數據中(zhōng)學(xué)習，以識别新(xīn)的威脅并對異常情況做出響應。
人工(gōng)智能(néng)與數據分(fēn)析
人工(gōng)智能(néng)和數據分(fēn)析(DA)之間的界限往往很(hěn)模糊。這導緻了對其效用(yòng)的誤解。人工(gōng)智能(néng)系統表現出叠代和動态的特征。它不斷用(yòng)更多(duō)的數據進行提煉，逐漸變得更加自主。數據分(fēn)析是一個靜态過程。它主要側重于使用(yòng)專門的系統和軟件仔細檢查大型數據集。它更像是一個靜态分(fēn)析的工(gōng)具(jù)，而不是動态适應的工(gōng)具(jù)。
人工(gōng)智能(néng)和數據分(fēn)析之間的區(qū)别至關重要。人工(gōng)智能(néng)系統不斷進化，以越來越大的自主性處理(lǐ)複雜的任務(wù)。數據分(fēn)析植根于靜态分(fēn)析，并根據預先确定的參數提供見解。理(lǐ)解差異對于有(yǒu)效使用(yòng)人工(gōng)智能(néng)技(jì )術非常重要。
人工(gōng)智能(néng)基礎
人工(gōng)智能(néng)代表了一系列旨在理(lǐ)解、學(xué)習和根據獲得的信息采取行動的技(jì )術。它基本上通過三種主要模式發揮作(zuò)用(yòng)。這些是輔助智能(néng)、增強智能(néng)和自主智能(néng)。輔助智能(néng)增強了現有(yǒu)的任務(wù)和流程。增強智能(néng)實現了以前無法實現的能(néng)力。自主智能(néng)使機器能(néng)夠獨立運行。
有(yǒu)幾個關鍵技(jì )術在人工(gōng)智能(néng)中(zhōng)發揮作(zuò)用(yòng)。機器學(xué)習就是其中(zhōng)之一，它采用(yòng)統計方法來提高性能(néng)。它不依賴于顯式編程。專家系統利用(yòng)特定領域的知識來解決專業領域内的問題。它模仿人類專家的推理(lǐ)。受生物(wù)模型啓發的神經網絡從觀察數據中(zhōng)學(xué)習。深度學(xué)習是機器學(xué)習的一個子集，專注于學(xué)習數據表示，通常在圖像識别等任務(wù)中(zhōng)超過人類的表現。
人工(gōng)智能(néng)在增強網絡安(ān)全方面的作(zuò)用(yòng)
人工(gōng)智能(néng)适合應對複雜的網絡安(ān)全挑戰。網絡攻擊一直在增加，由于企業、組織和家庭中(zhōng)聯網設備數量的增加，威脅也逐漸變得更加嚴重。人工(gōng)智能(néng)和機器學(xué)習可(kě)以自動檢測威脅。這些工(gōng)具(jù)在應對威脅方面比傳統方法更有(yǒu)效。
網絡安(ān)全挑戰
網絡安(ān)全經常面臨大量挑戰，如廣泛的攻擊面、每個組織的大量設備、多(duō)樣化的攻擊媒介、熟練的安(ān)全專家短缺和海量的數據。因此，需要創新(xīn)的解決方案來保護數字數據和網絡。
為(wèi)了克服這些挑戰，基于人工(gōng)智能(néng)的網絡安(ān)全系統應運而生。這些系統可(kě)以自動收集和分(fēn)析來自企業信息系統的數據。這些系統可(kě)以識别數百萬個信号的模式。這可(kě)以增強威脅檢測、簡化事件響應并增強整體(tǐ)安(ān)全性。
人工(gōng)智能(néng)在網絡安(ān)全中(zhōng)的優勢
人工(gōng)智能(néng)技(jì )術在加強各個領域的網絡安(ān)全方面具(jù)有(yǒu)多(duō)種優勢。它徹底改變了安(ān)全運營，使組織能(néng)夠實現全面的 IT 資産(chǎn)清單。它還确保準确跟蹤設備、用(yòng)戶和應用(yòng)程序。此外，人工(gōng)智能(néng)系統增強了威脅暴露管理(lǐ)，因為(wèi)它可(kě)以提供對行業特定威脅的實時洞察。它允許組織有(yǒu)效地優先考慮安(ān)全措施。此外，人工(gōng)智能(néng)系統評估安(ān)全控制的有(yǒu)效性，同時幫助組織保持強大的安(ān)全态勢。
人工(gōng)智能(néng)還有(yǒu)助于違規風險預測。它能(néng)夠分(fēn)析大量數據。這有(yǒu)助于預測潛在的漏洞點。它還使組織能(néng)夠戰略性地分(fēn)配資源和工(gōng)具(jù)。此外，它的建議确保利益相關者理(lǐ)解安(ān)全決策并為(wèi)明智的決策鋪平道路。
早期采用(yòng)人工(gōng)智能(néng)的組織
大量組織已将人工(gōng)智能(néng)納入其網絡安(ān)全戰略。他(tā)們利用(yòng)這些工(gōng)具(jù)的功能(néng)來加強防禦機制，以降低攻擊風險。據悉，谷歌已在其 Gmail 服務(wù)中(zhōng)采用(yòng)機器學(xué)習算法來增強電(diàn)子郵件過濾和安(ān)全協議。IBM 的 Watson 也已使用(yòng)它來增強威脅檢測能(néng)力。
瞻博網絡已在其 Self-Driving Network? 計劃中(zhōng)實施人工(gōng)智能(néng)，以借助自主決策流程徹底改變網絡管理(lǐ)和安(ān)全性。Balbix 已實施持續風險預測和主動漏洞管理(lǐ)。AI 工(gōng)具(jù)使公(gōng)司的網絡安(ān)全團隊能(néng)夠檢測威脅并降低風險。
然而，對手采用(yòng)人工(gōng)智能(néng)帶來了新(xīn)的挑戰和風險。網絡犯罪分(fēn)子和國(guó)家支持的攻擊者可(kě)以利用(yòng) AI 技(jì )術。這凸顯了持續創新(xīn)和協作(zuò)的重要性。組織需要保持警惕并主動使用(yòng) AI 工(gōng)具(jù)進行防禦。
結論
毫無疑問，人工(gōng)智能(néng)已成為(wèi)增強網絡安(ān)全領域人類努力的重要工(gōng)具(jù)。網絡威脅一直在增加，先進的人工(gōng)智能(néng)技(jì )術提供必要的分(fēn)析以及威脅識别，幫助安(ān)全專業人員降低風險。這些工(gōng)具(jù)有(yǒu)助于加強防禦系統。因此，建立強大的人機夥伴關系非常重要。
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