Jadual Kandungan
Lanskap Ancaman yang Berkembang
Menggunakan Kecerdasan Buatan Hari Ini untuk Melawan Ancaman
Menggunakan Kepintaran Buatan untuk Membanteras Ancaman Masa Depan
Rumah Peranti teknologi AI Mengapakah kecerdasan buatan adalah kunci kepada keselamatan siber?

Mengapakah kecerdasan buatan adalah kunci kepada keselamatan siber?

Apr 08, 2023 pm 11:21 PM
AI keselamatan rangkaian ai

Mengapakah kecerdasan buatan adalah kunci kepada keselamatan siber?

Untuk memahami sebab kecerdasan buatan (AI) ialah alat penting dalam kotak alat keselamatan siber hari ini dan pada masa hadapan, anda mesti terlebih dahulu memahami bagaimana landskap ancaman berkembang dan ancaman yang dihadapi pengguna Internet setiap hari.

Lanskap Ancaman yang Berkembang

Lanskap ancaman global sedang berubah. Pengguna Internet kini menghadapi ancaman yang sangat berbeza. Di satu pihak, terdapat botnet yang besar dan sangat automatik yang menjangkiti peranti pengguna. Serangan kejuruteraan sosial (atau pancingan data), sebaliknya, cuba menipu pengguna wang dan data mereka.

Skala ancaman botnet semakin meningkat, menurut penyelidik: Data penggunaan peranti daripada kira-kira 1.7 bilion peranti yang disambungkan di Amerika Utara menunjukkan bahawa banyak peranti Internet Perkara (IoT) menjadi semakin popular. Di antara peranti ini, ancaman terhadap kamera IP dan peranti storan terpasang rangkaian (NAS) menjadi kebimbangan khusus kerana pelakon berniat jahat menyasarkannya dengan lebih kerap berbanding peranti lain.

Pada masa yang sama, peranti mudah alih (telefon, tablet dan jam tangan pintar) kekal sebagai peranti paling popular dan menghadapi ancaman yang berbeza. Data keselamatan daripada CUJOAI menunjukkan bahawa hampir 60% ancaman peranti mudah alih berkaitan dengan penyemakan imbas yang tidak selamat: berjuta-juta peranti sedang melawati tapak web pengedaran perisian hasad, spam dan perisian pengintip. Lebih membimbangkan, kira-kira 20% ancaman penyemakan imbas mudah alih datang daripada kempen pancingan data – salah satu ancaman paling sukar untuk dilawan disebabkan sifat tapak web pancingan data yang tidak kekal.

Menggunakan Kecerdasan Buatan Hari Ini untuk Melawan Ancaman

Pada masa lalu, penyelesaian keselamatan sebahagian besarnya reaktif: Penyelidik di syarikat keselamatan siber akan menemui sampel perisian hasad baharu, menganalisisnya dan Ditambah pada senarai perisian hasad. Industri masih menggunakan pendekatan ini, tetapi bertindak lebih proaktif, terutamanya apabila menangani ancaman kejuruteraan sosial.

Algoritma pembelajaran mesin atau kecerdasan buatan telah memainkan peranan penting dalam transformasi ini. Walaupun ia bukan penyelesaian sehenti kepada semua masalah keselamatan siber, ia berguna untuk mengautomasikan proses membuat keputusan dengan cepat dan membuat kesimpulan corak daripada data yang tidak lengkap atau diubah. Algoritma ini mula-mula belajar daripada data dunia sebenar, seperti ancaman keselamatan sedia ada dan positif palsu, serta ancaman terbaharu yang ditemui oleh penyelidik di seluruh dunia.

Algoritma kecerdasan buatan ialah mesin pengesan corak yang menawarkan kelebihan ketara berbanding sistem keselamatan berasaskan senarai tradisional. Kecerdasan buatan menambah dan mengungguli sistem ini dengan mengesan ancaman baharu yang mempamerkan corak yang mencurigakan. Proses pembelajaran untuk mencapai tahap kecekapan AI ini adalah besar dan hanya boleh dicapai menggunakan sumber data yang teguh untuk setiap vektor ancaman.

Sistem pembelajaran mesin tidak ajaib dan boleh melakukan kesilapan. Namun begitu, apabila algoritma mempunyai margin ralat yang cukup kecil, ia menjadi amat diperlukan dalam keselamatan dalam talian, kerana proses membuat keputusan yang pantas mengurangkan geseran pengguna dan tidak memberi kesan negatif kepada pengalaman pengguna. Ini adalah kunci untuk meningkatkan keselamatan siber pada skala dan merupakan kesan sampingan yang dialu-alukan menggunakan kecerdasan buatan dalam keselamatan siber. Ia bukan sahaja meningkatkan keselamatan tetapi juga meliputi sebahagian besar persekitaran ancaman.

Disebabkan sifatnya, algoritma AI boleh melindungi daripada beberapa ancaman baharu: ancaman keselamatan, perisian hasad dan tindakan balas, selalunya dibangunkan daripada eksploitasi dan perisian hasad sebelumnya. Agak sedikit ancaman yang benar-benar baru muncul setiap tahun: kebanyakan pelakon berniat jahat bukanlah pembangun tetapi pengguna suite perisian hasad-sebagai-perkhidmatan atau pengubah suai kod hasad sedia ada yang bocor. Penyelidik mendedahkan dalam kajian terbaru tentang evolusi botnet Sysrv bahawa kebanyakan jenis perisian hasad baharu adalah gabungan dan gabungan semula kod hasad sedia ada yang lain.

Oleh kerana ancaman yang berkembang secara linear ini selalunya dapat mengelakkan pengesanan anti-perisian hasad standard, kecerdasan buatan ialah alat yang berguna untuk meningkatkan keselamatan siber di seluruh dunia. Tweak mudah jarang cukup untuk mengalahkan algoritma ini.

Berdasarkan pengalaman lalu, penggunaan algoritma kecerdasan buatan untuk meningkatkan perlindungan berpuluh juta keluarga telah mencapai kejayaan besar. kini telah berjaya menggabungkan amalan terbaik penyelesaian keselamatan siber sedia ada dengan kemajuan dalam pembelajaran mesin untuk menghasilkan penyelesaian keselamatan geseran yang sangat rendah yang membolehkan pengendali rangkaian melindungi pengguna mereka sendiri. Pada skala CUJOAI, AI boleh membantu menghalang kira-kira 10,000 ancaman setiap minit.

Menggunakan Kepintaran Buatan untuk Membanteras Ancaman Masa Depan

Mungkin salah satu pencapaian yang paling menarik dan berharga dalam keselamatan siber kecerdasan buatan ialah mengesan tapak web yang mencurigakan, termasuk tapak web pancingan data, sebelum pengguna melawatinya Beri amaran . Oleh kerana serangan kejuruteraan sosial selalunya menyebabkan paling banyak kerosakan dan kerugian kepada privasi dan kewangan pengguna, adalah sangat penting untuk menggunakan kecerdasan buatan untuk menghentikan serangan baharu sebelum ia muncul pada pangkalan data industri.

Melangkah ke hadapan, keselamatan siber dipacu AI berasaskan awan juga mempunyai keupayaan kritikal melebihi antivirus dan tembok api standard, kerana ia boleh digunakan pada penghala untuk meningkatkan perlindungan untuk semua peranti pada rangkaian tertentu. Ini sangat penting kerana mengikut statistik, kira-kira 50% peranti yang disambungkan ke Internet tidak dapat menjalankan perisian anti-virus.

Masa depan keselamatan siber pengguna tidak dapat dibayangkan tanpa kecerdasan buatan, terutamanya apabila melibatkan skala dan ancaman kejuruteraan sosial dan perisian hasad IoT.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah kecerdasan buatan adalah kunci kepada keselamatan siber?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Kaedah apa yang digunakan untuk menukar rentetan ke dalam objek dalam vue.js? Kaedah apa yang digunakan untuk menukar rentetan ke dalam objek dalam vue.js? Apr 07, 2025 pm 09:39 PM

Apabila menukar rentetan ke objek dalam vue.js, json.parse () lebih disukai untuk rentetan json standard. Untuk rentetan JSON yang tidak standard, rentetan boleh diproses dengan menggunakan ungkapan biasa dan mengurangkan kaedah mengikut format atau url yang dikodkan. Pilih kaedah yang sesuai mengikut format rentetan dan perhatikan isu keselamatan dan pengekodan untuk mengelakkan pepijat.

Jurutera Backend Senior Remote (Platform) memerlukan kalangan Jurutera Backend Senior Remote (Platform) memerlukan kalangan Apr 08, 2025 pm 12:27 PM

Jurutera Backend Senior Remote Company Kekosongan Syarikat: Lokasi Lokasi: Jauh Pejabat Jauh Jenis: Gaji sepenuh masa: $ 130,000- $ 140,000 Penerangan Pekerjaan Mengambil bahagian dalam penyelidikan dan pembangunan aplikasi mudah alih Circle dan ciri-ciri berkaitan API awam yang meliputi keseluruhan kitaran hayat pembangunan perisian. Tanggungjawab utama kerja pembangunan secara bebas berdasarkan rubyonrails dan bekerjasama dengan pasukan react/redux/relay front-end. Membina fungsi teras dan penambahbaikan untuk aplikasi web dan bekerjasama rapat dengan pereka dan kepimpinan sepanjang proses reka bentuk berfungsi. Menggalakkan proses pembangunan positif dan mengutamakan kelajuan lelaran. Memerlukan lebih daripada 6 tahun backend aplikasi web kompleks

Vue.js Bagaimana untuk menukar pelbagai jenis rentetan ke dalam pelbagai objek? Vue.js Bagaimana untuk menukar pelbagai jenis rentetan ke dalam pelbagai objek? Apr 07, 2025 pm 09:36 PM

Ringkasan: Terdapat kaedah berikut untuk menukar array rentetan vue.js ke dalam tatasusunan objek: Kaedah asas: Gunakan fungsi peta yang sesuai dengan data yang diformat biasa. Permainan lanjutan: Menggunakan ungkapan biasa boleh mengendalikan format yang kompleks, tetapi mereka perlu ditulis dengan teliti dan dipertimbangkan. Pengoptimuman Prestasi: Memandangkan banyak data, operasi tak segerak atau perpustakaan pemprosesan data yang cekap boleh digunakan. Amalan Terbaik: Gaya Kod Jelas, Gunakan nama dan komen pembolehubah yang bermakna untuk memastikan kod ringkas.

Cara Menggunakan MySQL Selepas Pemasangan Cara Menggunakan MySQL Selepas Pemasangan Apr 08, 2025 am 11:48 AM

Artikel ini memperkenalkan operasi pangkalan data MySQL. Pertama, anda perlu memasang klien MySQL, seperti MySqlworkbench atau Command Line Client. 1. Gunakan perintah MySQL-Uroot-P untuk menyambung ke pelayan dan log masuk dengan kata laluan akaun root; 2. Gunakan CreateTatabase untuk membuat pangkalan data, dan gunakan Pilih pangkalan data; 3. Gunakan createtable untuk membuat jadual, menentukan medan dan jenis data; 4. Gunakan InsertInto untuk memasukkan data, data pertanyaan, kemas kini data dengan kemas kini, dan padam data dengan padam. Hanya dengan menguasai langkah -langkah ini, belajar menangani masalah biasa dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data anda boleh menggunakan MySQL dengan cekap.

Geospatial Laravel: Pengoptimuman peta interaktif dan sejumlah besar data Geospatial Laravel: Pengoptimuman peta interaktif dan sejumlah besar data Apr 08, 2025 pm 12:24 PM

Cecair memproses 7 juta rekod dan membuat peta interaktif dengan teknologi geospatial. Artikel ini meneroka cara memproses lebih dari 7 juta rekod menggunakan Laravel dan MySQL dan mengubahnya menjadi visualisasi peta interaktif. Keperluan Projek Cabaran Awal: Ekstrak Wawasan berharga menggunakan 7 juta rekod dalam pangkalan data MySQL. Ramai orang mula -mula mempertimbangkan bahasa pengaturcaraan, tetapi mengabaikan pangkalan data itu sendiri: Bolehkah ia memenuhi keperluan? Adakah penghijrahan data atau pelarasan struktur diperlukan? Bolehkah MySQL menahan beban data yang besar? Analisis awal: Penapis utama dan sifat perlu dikenalpasti. Selepas analisis, didapati bahawa hanya beberapa atribut yang berkaitan dengan penyelesaiannya. Kami mengesahkan kemungkinan penapis dan menetapkan beberapa sekatan untuk mengoptimumkan carian. Carian Peta Berdasarkan Bandar

Vue dan Element-UI Cascade Drop-Down Box V-Model Binding Vue dan Element-UI Cascade Drop-Down Box V-Model Binding Apr 07, 2025 pm 08:06 PM

Vue dan Element-UI cascaded drop-down boxes v-model mengikat titik pit biasa: V-model mengikat array yang mewakili nilai yang dipilih pada setiap peringkat kotak pemilihan cascaded, bukan rentetan; Nilai awal pilihan terpilih mestilah array kosong, tidak batal atau tidak jelas; Pemuatan data dinamik memerlukan penggunaan kemahiran pengaturcaraan tak segerak untuk mengendalikan kemas kini data secara tidak segerak; Untuk set data yang besar, teknik pengoptimuman prestasi seperti menatal maya dan pemuatan malas harus dipertimbangkan.

Cara mengoptimumkan prestasi pangkalan data selepas pemasangan MySQL Cara mengoptimumkan prestasi pangkalan data selepas pemasangan MySQL Apr 08, 2025 am 11:36 AM

Pengoptimuman prestasi MySQL perlu bermula dari tiga aspek: konfigurasi pemasangan, pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan, pemantauan dan penalaan. 1. Selepas pemasangan, anda perlu menyesuaikan fail my.cnf mengikut konfigurasi pelayan, seperti parameter innodb_buffer_pool_size, dan tutup query_cache_size; 2. Buat indeks yang sesuai untuk mengelakkan indeks yang berlebihan, dan mengoptimumkan pernyataan pertanyaan, seperti menggunakan perintah menjelaskan untuk menganalisis pelan pelaksanaan; 3. Gunakan alat pemantauan MySQL sendiri (ShowProcessList, ShowStatus) untuk memantau kesihatan pangkalan data, dan kerap membuat semula dan mengatur pangkalan data. Hanya dengan terus mengoptimumkan langkah -langkah ini, prestasi pangkalan data MySQL diperbaiki.

Cara menyelesaikan MySQL tidak dapat dimulakan Cara menyelesaikan MySQL tidak dapat dimulakan Apr 08, 2025 pm 02:21 PM

Terdapat banyak sebab mengapa permulaan MySQL gagal, dan ia boleh didiagnosis dengan memeriksa log ralat. Penyebab umum termasuk konflik pelabuhan (periksa penghunian pelabuhan dan ubah suai konfigurasi), isu kebenaran (periksa keizinan pengguna yang menjalankan perkhidmatan), ralat fail konfigurasi (periksa tetapan parameter), rasuah direktori data (memulihkan data atau membina semula ruang meja), isu ruang jadual InnoDB (semak fail ibdata1) Apabila menyelesaikan masalah, anda harus menganalisisnya berdasarkan log ralat, cari punca utama masalah, dan mengembangkan tabiat sandaran data secara teratur untuk mencegah dan menyelesaikan masalah.

See all articles