隨著人工智慧(AI)在社會中的日益普及，也進入了網路安全領域。人工智慧可透過多種方式來幫助改善網路安全，包括自動偵測和回應威脅、提高網路效率、以及幫助識別漏洞。在本文中，將討論到人工智慧改變網路安全的一些方式，以及其如何幫助企業保持網路安全。
人工智慧正在改變網路安全的格局。本文的優勢表明，透過實施人工智慧系統，組織將能夠提高偵測和回應速度，並更積極地預測和處理新出現的威脅。
人工智慧是一種由機器展示的智能，而不是由人類和其他動物展示的自然智能。人工智慧應用程式可以分析數據並自行做出決定，無需人工幹預。
人工智慧是透過評估人腦的過程和研究人腦的模式來實現的。這些威脅調查導致了智慧軟體、系統或人工智慧解決方案的創建。
人工智慧的基礎是基於所謂的人工智慧圖靈測試。人工智慧中的圖靈測試是一種確定機器是否能表現出與人類無法區分的行為的方法。如果這個問題的答案是肯定的，那麼這台機器就通過了圖靈測試，被認為是智慧的。
人工智慧的三個主要組成部分是：
人工智慧在網路安全方面的作用是幫助組織降低入侵風險，並改善其整體安全狀況。人工智慧透過從過去的數據中學習來識別模式和趨勢，從而在網路安全中發揮作用。然後，這些資訊被用來預測未來的襲擊。人工智慧驅動的系統還可以配置為自動回應威脅，並在更快的時間內對抗網路威脅。
隨著企業攻擊面不斷發展和演變，分析和增強網路威脅和網路攻擊不再是人類面臨的挑戰。根據組織的大小，必須處理多達數千億的時變訊號，以正確計算風險。
為了應對這項前所未有的挑戰，神經網路等人工智慧工具和方法不斷發展，以更有效和高效的威脅偵測和威脅消除功能，幫助資訊安全團隊保護敏感訊息，降低入侵風險，改善安全態勢。
機器學習是人工智慧的一個子集，其使用演算法自動學習和改進經驗，而無需明確編程。
其主要用於網路安全，有兩個目的：
我們都很贊同使用人工智慧來解決安全問題。
網路犯罪分子可以訓練人工智慧系統或將錯誤的資料輸入到人工智慧使用的資料集。這將使他們能夠創建更現實和複雜的攻擊。此外，人工智慧可以用於自動攻擊，使單一參與者可以進行大規模攻擊。
人工智慧系統也容易被所謂的「對抗性例子」所欺騙——這些輸入是專門設計用來欺騙系統做出錯誤分類的。例如，一個停車標誌的圖像經過輕微改動，使其不再被識別為停車標誌，這可能會讓自動駕駛汽車誤以為是其他東西，例如讓行標誌。這可能會導致災難性的後果。
隨著人工智慧在網路安全領域的應用越來越廣泛，考慮潛在風險以及如何減輕這些風險非常重要。做到這一點的一種方法是確保人工智慧系統是「可解釋的」——也就是說，它們可以為自己的決定提供理由。這將有助於確保決策是透明的和負責任的，同時也有助於防止對抗性範例被用來欺騙系統。
總之，以人工智慧為基礎的網路安全系統在幫助組織方面展現了巨大的潛力。然而，重要的是，要意識到潛在的風險並採取措施來減輕。
人工智慧在網路安全領域有幾個很好的應用案例。從研究人員或智囊團開始，這裡有一個Gartner對網路安全用例棱鏡的很好的例子。自從Gartner的預測以來，超自動化成為了一個備受關注的話題——這意味著另一個量級的自動化將在通用的下一代人工智慧系統的基礎上啟動。這涉及將AI/ML與自動化 品質保證相結合，以簡化警報和事件回應工作的管理。本質上，將有助於企業在規模上增強無程式碼或低程式碼安全性，並提高業務敏捷性和DevOps策略。
以下是安全服務和雲端安全的適用範例清單：
#以下是網路安全領域的人工智慧如何減少識別、偵測和應對網路安全威脅的時間的範例：
(1) 自動化惡意軟體偵測和預防
與傳統的軟體驅動或手動方法相比，人工智慧(AI )和機器學習可以幫助對付網路犯罪分子、自動偵測威脅並更有效地做出回應。機器學習技術可透過結合來自主機、網路和雲端上的反惡意軟體元件的大量資料來改善惡意軟體偵測。
以前未知的樣本可能是惡意軟體和勒索軟體攻擊檢測中的新文件，有助於終端保護機制。其的隱藏屬性可能是惡意的，也可能不是。同樣，能夠避開檢測的惡意軟體也不能保證每次都被捕獲。
這並不代表所有的惡意軟體攻擊都能用人工智慧阻止。該模型是支持資料屬性的數學結構化規則集合。
(2) 網路釣魚和垃圾郵件偵測
深度學習使用大量資料來訓練深度神經網絡，隨後隨著時間的推移學習如何對影像進行分類或完成其他任務。
即使對於特徵相對鬆散的攻擊操作，深度學習模型也能獲得良好的準確率。其被用來檢測不安全的工作和其他圖像以及垃圾郵件和網路釣魚攻擊。
Google利用深度學習來偵測難以偵測的基於影像的電子郵件、含有隱藏內容的電子郵件，以及來自新形成域的通訊。這有助於偵測複雜的網路釣魚攻擊，包括與垃圾郵件相關的網路流量模式。
(3) 更快、更準確的異常檢測-SIEM和SOAR平台
人工智慧可以近乎即時地識別網路流量資料中的惡意和良性異常。透過將機器學習演算法應用於網路流量數據，可以偵測到先前未知的攻擊，以及已經修改以逃避偵測的已知攻擊。
SIEM和SOAR系統增加了組織的安全基礎設施。先進的分析方法和機器學習被用於識別警報，但這需要微調，由於誤報的發生。
SOAR是處理SIEM警告的補救和反應的引擎。其旨在透過收集警報、管理案例和回應SIEM永無止境的通知來幫助安全團隊自動化回應流程。
威脅情報能力是其解決方案之一，讓安全團隊不僅可以跨電腦系統，還可以更深入地了解其他威脅、了解IOT設備和其他整合。
(4) 尋找零時差漏洞
在「零時差攻擊」中，犯罪者利用一個尚未被製造商修補的軟體缺陷，用惡意軟體感染電腦。然而，人工智慧目前的討論和發展可能會有所幫助。
深度學習架構可以用於發現隱藏或潛在的模式，並隨著時間的推移變得更加環境敏感，這有助於識別零日漏洞或活動。自然語言處理可以掃描原始程式碼中的危險檔案並標記它們。 「生成對抗網路」可以學習模仿任何資料分佈，也可以在識別複雜缺陷方面有用。
(5) 提高偵測和回應速度
保護企業網路的第一步是偵測威脅。如果能快速偵測出不可靠的數據，那是再理想不過的事了。其將保護網路免受永久損壞。
將人工智慧與網路安全結合是即時偵測和應對威脅的最佳方式。人工智慧會檢查整個系統是否有風險。與人類智慧不同的是，網路領域的人工智慧能夠及早發現風險，從而產生更快、更準確的安全警報，使網路安全專家的工作更有效率。
(6) 偵測新威脅
用於識別異常行為或活動模式的預測分析是人工智慧在網路安全領域的主要應用之一。網路犯罪分子一直在尋找利用系統的新方法。人工智慧可以幫助識別這些新威脅，在它們造成任何損害之前。
(7) 減少誤報的數量
當誤報太多時，會佔用原本可以用來解決實際問題的時間。但透過人工智慧來識別安全事件，就可以減少誤報的數量，使團隊迅速恢復工作。
在資料科學的幫助下，人工智慧可以快速分析大量的事件，並識別廣泛的安全風險，從惡意軟體到可能導致網路釣魚或惡意程式碼下載的風險行為威脅識別。這些系統隨著時間的推移而改進，利用先前的攻擊來識別當前的新型攻擊。行為歷史透過創建使用者、資產和網路的檔案，來幫助人工智慧識別和應對偏離既定規範的行為。
人工智慧系統正在接受訓練，以檢測惡意軟體，執行模式識別，並使用高級演算法在惡意軟體或勒索軟體攻擊進入系統之前，檢測出哪怕是最微小的特徵。
透過自然語言處理，人工智慧可以透過抓取有關網路危險的文章、新聞和研究，並自行整理資料來提供更高的預測智慧。基於人工智慧的安全解決方案，可以提供有關全球和特定行業威脅的最新知識，根據最有可能被用於攻擊系統的內容，而不是可能被用於攻擊系統的內容，做出更明智的優先決策。
(8) 偵測機器人
現在，機器人佔據了網路流量的很大一部分，但它們可能是致命的。從使用竊取的密碼進行帳戶接管到欺詐性帳戶創建和資料欺詐，機器人程式可能是一個嚴重的威脅。手動反應對於自動威脅是無效的。人工智慧和機器學習可以幫助分析網站流量，以及區分好機器人、壞機器人和人類。
透過分析使用者行為模式，企業可以了解典型的使用者體驗是什麼樣子，以及不常見的高風險體驗是什麼樣子。我們可以從這裡破解他們網路通訊的目的，使我們領先於邪惡機器人。
(9) 入侵風險預測
人工智慧系統幫助確定IT資產清單，這是一份完整而準確的清單，列出了對各種系統具有不同存取權限的所有裝置、使用者和應用程式。現在，考慮到資產庫存和威脅暴露(如上所述)，基於人工智慧的系統可以預測最可能被駭客攻擊的方式和地點，從而計劃將資源投入到最薄弱的位置。
這種入侵風險預測將有助於組織隨時準備限制影響並打破攻擊鏈。此外，利用風險數據，可以透過基於人工智慧的分析，制定和修改策略和程序，以增強網路彈性。
顯而易見，人工智慧可以成為打擊網路犯罪的有力工具。透過自動化，人類安全分析師目前執行的任務，可以減少誤報的數量，並加快檢測和回應的過程。
更重要的是，要意識到與使用人工智慧相關的潛在風險，並採取措施減輕它們。
以上是人工智慧在網路安全中的作用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
