我們可以使用人工智能，以比人類更快的速度自動執(zhí)行復(fù)雜的重復(fù)性任務(wù)。

人工智能技術(shù)可以對復(fù)雜、重復(fù)的輸入進(jìn)行邏輯排序。這就是人工智能被用于人臉識別和自動駕駛汽車的原因。但這種能力也為人工智能網(wǎng)絡(luò)安全鋪平了道路。這對于評估復(fù)雜組織中的威脅特別有用。當(dāng)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)不斷變化時，管理員通常無法識別弱點。

此外，企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也變得越來越復(fù)雜。這意味著網(wǎng)絡(luò)犯罪分子可以利用更多的漏洞來對付我們。我們可以在高度自動化的制造3.0企業(yè)或石油和天然氣行業(yè)等綜合公司中看到這一點。為此，各種安全公司開發(fā)了人工智能網(wǎng)絡(luò)安全工具來幫助保護(hù)企業(yè)。

本文將深入探討什么是人工智能，以及其是如何應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全，還將了解這項有前途的技術(shù)的優(yōu)點和缺點。下面，先來看看什么是人工智能!

什么是人工智能?

人工智能是一種利用統(tǒng)計加權(quán)矩陣的合理化方法。這個矩陣也被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?？梢韵劝堰@個網(wǎng)絡(luò)想象成一個決策矩陣，其中的節(jié)點對每個過濾過程都有加權(quán)偏差。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將接收一個預(yù)編譯數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫。這些數(shù)據(jù)還將包含人工智能解決的潛在問題的答案。這樣，人工智能就會產(chǎn)生偏見。

例如，一個包含不同圖像的數(shù)據(jù)庫。假設(shè)其具有人臉圖像和其他西瓜圖像。此外，每個圖像都有一個標(biāo)簽來檢查每個項目。當(dāng)人工智能“學(xué)習(xí)”其的猜測是否正確時，系統(tǒng)會增加節(jié)點權(quán)重。這個過程一直持續(xù)到系統(tǒng)達(dá)到預(yù)定義的錯誤率。這通常被稱為深度學(xué)習(xí)，指的是創(chuàng)建深度的決策層。

接下來，看看用于處理數(shù)據(jù)的步驟。

人工智能數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵步驟

可以將整個數(shù)據(jù)工作流濃縮為以下流程:

1.輸入傳感器接收數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)通過CPU，并被重定向到人工智能進(jìn)程。

3.數(shù)據(jù)進(jìn)入人工智能解決方案的統(tǒng)計加權(quán)矩陣。每個節(jié)點都處理這些信息，然后使用每個各自的過濾器做出決定。

4.數(shù)據(jù)到達(dá)統(tǒng)計加權(quán)矩陣的最后一個節(jié)點。這決定了最終的決定。

然而，這個過程與深度學(xué)習(xí)略有不同。第1步將包括來自預(yù)編譯數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，并用正確的響應(yīng)標(biāo)記。此外，深度學(xué)習(xí)將重復(fù)步驟1到4，以達(dá)到預(yù)定義的容錯值。

下面，通過一個如何處理AI數(shù)據(jù)的示例來看看這一點。

AI數(shù)據(jù)過濾示例

假設(shè)一張圖片到達(dá)了一個AI節(jié)點。該節(jié)點會將數(shù)據(jù)過濾為可用的格式，如255灰度。然后，將運行一個腳本來識別特性。如果這些特性與篩選器中的其他特性相匹配，則節(jié)點可以做出決定。例如，其會表明找到的是一張臉還是一個西瓜。

然后，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)到下一個節(jié)點。這個特定節(jié)點可以有一個濾色器來確認(rèn)第一個決策。這個過程一直持續(xù)到數(shù)據(jù)到達(dá)最后一個節(jié)點。屆時，人工智能將做出最終決定，確保找到的是一張臉還是一個西瓜。

重要的是，人工智能系統(tǒng)總是會有一定程度的誤差。沒有什么是絕對正確的，永遠(yuǎn)不會。但有時，錯誤百分比是可以接受的。

了解人工智能的工作原理后，下面來看看人工智能的網(wǎng)絡(luò)安全解決方案吧。

網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的人工智能

人工智能網(wǎng)絡(luò)安全解決了在復(fù)雜環(huán)境中自動評估威脅的需求。具體來說，這里有兩個人工智能網(wǎng)絡(luò)安全中的AI用例：

1.檢測異常。人工智能通常會檢測網(wǎng)絡(luò)日常運行中的異常情況。這有助于了解用戶訪問網(wǎng)絡(luò)的時間和地點。網(wǎng)關(guān)設(shè)備還具有用于分析的AI集成。如果出現(xiàn)異常行為，一些解決方案會鎖定用戶。其他解決方案僅發(fā)送警報。

2.分類數(shù)據(jù)。人工智能實際上是一種分類實用程序。這加快了惡意軟件或不良行為的篩選過程。這在擁有大量數(shù)據(jù)的組織中很有用。

這就是人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全方面的兩大主要用途，接下來看看其的優(yōu)點和缺點!

人工智能的優(yōu)點和缺點

如前所述，人工智能有很多好處。其能運行重復(fù)性的任務(wù)來識別異?；?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分類。也就是說，一些大的缺點可能會抵消其的好處。那來看看缺點。

AI準(zhǔn)確性vs資源需求

第一個缺點是人工智能網(wǎng)絡(luò)安全解決方案的準(zhǔn)確性。這種準(zhǔn)確性還取決于許多因素。這包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大小和為過濾而定義的決策。其還取決于達(dá)到預(yù)定義的錯誤率所需的迭代次數(shù)。

假設(shè)有一個三層的決策樹。每一層對于每個決策路徑都有多個節(jié)點。即使這是一個相當(dāng)簡單的矩陣，也需要大量的計算。系統(tǒng)的有限資源會損害解決方案的智能。

人工智能網(wǎng)絡(luò)安全解決方案提供商可能會阻礙其解決方案的智能/準(zhǔn)確性，以滿足目標(biāo)人群。但有時候，問題不在于智商。相反，其具有低延遲和安全漏洞。在尋找人工智能網(wǎng)絡(luò)安全解決方案時，需考慮其在網(wǎng)絡(luò)中的安全性。

靜態(tài)和持續(xù)訓(xùn)練

人工智能統(tǒng)計加權(quán)矩陣一旦訓(xùn)練完畢，通常不會在服務(wù)中再訓(xùn)練。能發(fā)現(xiàn)這是由于硬件中缺乏可用的處理資源造成的。有時候，系統(tǒng)學(xué)到的東西會使情況變得更糟，從而降低效率。相反，人類是迭代學(xué)習(xí)的。這意味著會造成很多事故。因此，解決方案提供商必須確保軟件在使用過程中滿足規(guī)范要求。

網(wǎng)絡(luò)安全通常需要更新以應(yīng)對新的攻擊。為此，需要大量的力量來訓(xùn)練AI。此外，人工智能網(wǎng)絡(luò)安全供應(yīng)商將需要定期更新，以應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)威脅。

也就是說，人工智能網(wǎng)絡(luò)安全解決方案的人工智能組件是用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和評估基線數(shù)據(jù)中的異常情況。因此，其不會導(dǎo)致惡意軟件列表更新出現(xiàn)問題。這意味著仍然可以使用人工智能網(wǎng)絡(luò)安全。

看完了人工智能網(wǎng)絡(luò)安全的優(yōu)點和缺點，也來看看這項技術(shù)的一些用途吧!

在哪里可以找到AI網(wǎng)絡(luò)安全

如前所述，高度自動化的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全最薄弱。一般來說，自動化環(huán)境會重疊信息技術(shù)(IT)、運營技術(shù)(OT)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)。這是為了提高生產(chǎn)力，降低產(chǎn)品的單位成本，并在競爭中削弱競爭力。

但這也會產(chǎn)生漏洞。為此，人工智能網(wǎng)絡(luò)安全對于發(fā)現(xiàn)這些公司的潛在漏洞很有幫助。解決方案要么通知管理員，要么自動應(yīng)用補丁。

然而，這可能還不夠。網(wǎng)絡(luò)犯罪分子目前正在攻擊大型、高度整合的公司。為此，他們利用了沒有安全性的OT。這個OT是為有線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送命令到硬件，如工廠設(shè)備。這意味著其從未構(gòu)成安全漏洞。但如今，攻擊者使用OT來訪問網(wǎng)絡(luò)的其余部分，或使工廠設(shè)備離線。

制造和自動化工廠的OT風(fēng)險管理

由于上述原因，OT風(fēng)險管理工具變得越來越流行。這些系統(tǒng)有效地獲取生產(chǎn)環(huán)境的實時克隆，然后進(jìn)行無數(shù)次的模擬來尋找漏洞。

系統(tǒng)的AI部分通常會發(fā)現(xiàn)漏洞。在這種情況下，管理員會提供解決方案。OT風(fēng)險管理軟件會隨著制造工廠安排的變化而持續(xù)運行，以滿足訂單、項目或供應(yīng)需求。

在這種情況下，人工智能系統(tǒng)使用防病毒列表中的已知惡意軟件，試圖找到進(jìn)入系統(tǒng)的入口路徑。這項任務(wù)需要復(fù)雜系統(tǒng)的自動重復(fù)功能，這非常適合人工智能。

那么，什么時候應(yīng)該實施人工智能網(wǎng)絡(luò)安全?

何時應(yīng)該使用人工智能網(wǎng)絡(luò)安全

如上所述，使用制造業(yè)和工廠設(shè)備的企業(yè)應(yīng)該使用人工智能網(wǎng)絡(luò)安全。在大多數(shù)情況下，還需要尋找一個OT風(fēng)險管理解決方案，以減少與OT相關(guān)的風(fēng)險。

若企業(yè)使用IoT和IT，那么也可以使用人工智能網(wǎng)絡(luò)安全。這樣，便可降低網(wǎng)絡(luò)被攻擊的風(fēng)險。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通常會以低于競爭對手的價格出售，因此還可以省去增加足夠安全措施的成本。

最后，即使企業(yè)只使用IT，也能使用AI。人工智能可以幫助評估不規(guī)則流量，從而保護(hù)網(wǎng)關(guān)。此外，還可以利用AI的數(shù)據(jù)分析。這樣，就可以知道是否有人在惡意使用硬件。

綜上，便是關(guān)于人工智能網(wǎng)絡(luò)安全的所有內(nèi)容，簡單總結(jié)一下!

總結(jié)

我們可能會在任何需要自動化重復(fù)任務(wù)的地方使用人工智能。人工智能還有助于對復(fù)雜任務(wù)做出決策。這就是為什么許多網(wǎng)絡(luò)安全解決方案提供商使用人工智能的原因。事實上，這些提供商的工具有助于應(yīng)對高度復(fù)雜且安全性極差的系統(tǒng)的挑戰(zhàn)。

我們總是可以從人工智能網(wǎng)絡(luò)安全中受益，無論業(yè)務(wù)技術(shù)的集成程度如何。AI功能也非常適合使用智能操作對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。這樣，就可以加快搜索惡意軟件的速度。人工智能網(wǎng)絡(luò)安全也有利于發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的異常使用。