AI和ML如何幫助對抗網路攻擊？

人工智慧

人工智慧已經進入各種各樣的組織和公司，但是，到底是一個福音還是禁令的問題，暫時還是人們討論的範疇。儘管人工智慧的程式實在1958年編寫的，但是，近年來它已經出現了大幅的增長。Sophia、Alexa語音機器人等等這樣優秀的例子，讓人們想要進一步探究在相應的領域是如何對抗人類的。

當前情景

專家們正在研究將AI新增到不同領域的方法，網路安全就是其中之一。隨著時間的推移，線上攻擊技術也得到了改進。這是一個 黑帽 黑客正在走向無檔案惡意軟體，高階雜湊漏洞等的時代。

另一方面，公司正在推出新的軟體、網路應用程式，並快速升級舊的線上服務。但問題仍然存在，他們是否能遵循軟體中最新的安全規範？

根據Analytics Insight的說法，像AWS Lambda這樣的無伺服器計算平臺的安全模型相對於普通的計算機來說，已經比較獨特了，但是，對於已知的惡意軟體測試來說，它仍然沒有被針對已知惡意軟體測試檢查檔案雜湊的標準模型適當地保護。

最終，如果您的目標是保護您的企業框架免受最新形式的網路攻擊，那麼您一定需要一個完整的監控解決方案，該解決方案需要能夠在儘可能早的階段就使用機器學習識別奇怪的模式，這是您未來工作中可以面向安全提示的開始之一。

當然，這樣的操作仍然無法儲存您的系統免受各種網路攻擊，但如果程式識別出任何奇怪的活動或模式，它可以自動建立重要檔案的備份、釋放資源，甚至可以關閉您的系統。

人們對於人工智慧領域十分感興趣，因為它漸漸進入教育、醫療保健、零件組裝和安全領域。

在網路安全中使用AI和ML的好處

您可以使用人工智慧自動化風險發現，而無需人員參與。眾所周知，AI是基於機器學習的，因此會隨著時間的推移自動改進。這是唯一可以保證您完全無差錯的網路安全方法。

公共和私人組織都開始在人工智慧創新上投入更多資金和資源。這不僅有助於保護敏感資訊免受攻擊，而且還為進一步發展開啟了新的大門。

我們已經處理惡意軟體和病毒多年。 黑帽 黑客確切知道應該在何時進行攻擊。他們已經掌握了攻擊組織的技能，而沒有留下任何網路痕跡。但是對於人工智慧，防禦也將保持強大，在一系列的攻擊中保證安全。

我們還可以在其他許多領域使用AI來是整個系統更加安全。其中一些是密碼保護和可靠性檢測框架，如生物識別登入。AI還可用於識別不同的物理屬性，如指紋、視網膜掃描等，使系統更加安全。

總結

這些是人工智慧和機器學習可以幫助加強安全性以及打擊網路攻擊的一些領域。安全研究人員和白帽黑客正在探索將AI新增為強大防禦層的方法的同時，壞人們也在尋找將AI用作武器的方法。最終，我們必須不斷努力以提高安全性，讓人們意識到攻擊的存在，並準備好我們的盾牌隨時迎戰。

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