人工智能改變網(wǎng)絡(luò)安全的五種方式
人工智能是中性技術(shù)，在網(wǎng)絡(luò)安全攻防兩端都將發(fā)揮重要作用，隨著越來越多的人工智能技術(shù)被用于網(wǎng)絡(luò)攻擊和獲得未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)訪問，防御端對人工智能技術(shù)的依賴度也將進(jìn)一步提高。網(wǎng)絡(luò)安全專家和軟件提供商正在通過人工智能技術(shù)，使攻擊者繞過安全措施變得更加困難，并且使其更容易檢測到惡意行為者。
隨著我們的生活越來越數(shù)字化，個人和組織都需要在更大程度上利用人工智能來保護(hù)隱私并防范網(wǎng)絡(luò)犯罪分子。以下是人工智能改變網(wǎng)絡(luò)安全的五種方式。
機器學(xué)習(xí)改進(jìn)威脅檢測
組織必須能夠提前識別網(wǎng)絡(luò)攻擊，及時阻止攻擊者實現(xiàn)目標(biāo)?；谌斯ぶ悄艿木W(wǎng)絡(luò)安全潛力在于，它們將越來越多地作為服務(wù)提供給任何人。機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支，它允許計算機根據(jù)接收到的數(shù)據(jù)，通過算法從中學(xué)習(xí)，并對流程進(jìn)行必要改進(jìn)。這意味著機器學(xué)習(xí)能夠使計算機以比人高得多的精度預(yù)測危險和檢測異常，其在檢測識別危險方面已被證明非常有效。
更好的身份驗證和密碼保護(hù)
開發(fā)人員正在使用人工智能來改進(jìn)生物識別身份驗證并消除缺陷，以創(chuàng)建一個可靠的系統(tǒng)。例如 Apple 的面部識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)稱為“Face ID”，通過尋找重要的關(guān)聯(lián)信息和模式，及使用內(nèi)置紅外傳感器和神經(jīng)引擎分析用戶的面部特征來工作。AI(人工智能)算法還適應(yīng)不同的光照條件，并校正變化，例如改變發(fā)型、長胡須、戴帽子等，這種技術(shù)將繼續(xù)被廣泛使用，以使規(guī)避合法身份驗證變得更加困難。
更快捷的網(wǎng)絡(luò)釣魚檢測和預(yù)防
網(wǎng)絡(luò)釣魚是一種流行的網(wǎng)絡(luò)攻擊策略，黑客試圖通過網(wǎng)絡(luò)釣魚來投放有效載荷，例如網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件，是黑客訪問受害者系統(tǒng)和安裝勒索軟件的主要方式。幸運的是，人工智能和機器學(xué)習(xí)(AI-ML)算法有助于防止和擊退網(wǎng)絡(luò)釣魚企圖。AI-ML可以檢測和跟蹤大量不斷變化和演變的活躍網(wǎng)絡(luò)釣魚源，響應(yīng)和修復(fù)速度比人類快得多。此外，AI-ML能掃描來自世界各地的網(wǎng)絡(luò)釣魚威脅，并不限于任何一個地理位置，能快速區(qū)分有效網(wǎng)站和欺詐網(wǎng)站。
主動的漏洞管理
使用人力資源或傳統(tǒng)技術(shù)來管理每年數(shù)以千計的軟件和應(yīng)用程序漏洞非常困難，而人工智能卻可以更輕松地處理這個問題?；?AI-ML 的系統(tǒng)不會等待黑客利用漏洞，相反，基于 AI 的解決方案通過集成許多信息源，例如黑客在暗網(wǎng)上的聊天、黑客聲譽、采用模式等，主動尋找組織信息系統(tǒng)中可能存在的弱點，并利用數(shù)據(jù)來預(yù)測危險何時發(fā)生以及如何威脅脆弱目標(biāo)等。
增強的網(wǎng)絡(luò)安全運營
安全策略制定和組織網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞挠成?包括網(wǎng)站安全)，是網(wǎng)絡(luò)安全的兩個關(guān)鍵組成部分，這兩項活動通常都很耗時。不過幸運的是，通過人工智能分析和學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)流量并推薦安全措施，使這一過程變得越來越容易。它不僅節(jié)省了時間，還節(jié)省了大量的工作和資源，可用于提高組織的安全技術(shù)和能力，而不是讓其消耗在網(wǎng)絡(luò)安全威脅監(jiān)控上。
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