人工智慧在網路安全中的新作用

由於無處不在的聯網計算機、雲端計算和移動技術，網路攻擊變得更加普遍和多樣化。大量連線的裝置為網路犯罪分子提供了大量可供攻擊的接入點，而這些接入點缺乏足夠的安全性。物聯網的興起引發了一波不斷擴大的網路攻擊浪潮，網路欺詐經常出現在新聞中。

為什麼我們需要基於人工智慧的網路安全

傳統的網路安全方法需要大量的人力來識別威脅、提取其屬性並將其編碼到可以檢測威脅的軟體中。但是人類無法再擴充套件以充分保護動態的企業攻擊面，並且傳統方法不像當今的網路攻擊那樣複雜。

近年來，人工智慧已成為增強人類資訊保安團隊工作的必要技術。人工智慧使網路安全團隊能夠形成強大的人機合作關係，從而突破我們的知識界限並推動網路安全大於其各個部分的總和。

基於 AI 的網路安全系統制定重要的優先順序決策，不僅基於可用於攻擊您的系統的內容，還基於最有可能用於攻擊系統的內容。

人工智慧和機器學習可以幫助防禦者瞭解網路罪犯的最新情況，自動化威脅檢測，並比傳統的軟體驅動或手工技術更有效地做出響應。

這些技術不斷學習和改進，從過去和現在的經驗中提取資料，以確定明今天或明天可能發生的新型攻擊。

基於人工智慧的網路安全系統可以提供關於全球和行業特定危險的最新資訊，從而更好地制定重要的優先順序決策，不僅基於可能被用來攻擊系統的內容，而且基於最有可能被用來攻擊系統的內容。

人工智慧在網路安全中的應用可以分為以下幾類:

威脅檢測

人工智慧可以識別風險並確定風險的優先順序。使用人工智慧軟體檢測威脅並不新鮮，因為大多數網路安全公司都部署了人工智慧演算法來自動調查和識別攻擊指標。但是現在，透過使用複雜的演算法，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，甚至在惡意軟體或勒索軟體攻擊進入系統之前檢測它們的最細微行為。實時檢測偏差和行為變化有助於組織更快、更智慧地做出響應。

網路安全

在網路層面使用支援人工智慧的軟體，提高網路安全性。因為人工智慧工具可以讀取和識別模式以檢測數百個物件，包括檔案、IP 地址、身份盜用連結和大量資料。人工智慧比人類檢測更快，因為人類無法掃描數百萬個站點和地址，而實時檢測和自動化流程可幫助公司更快、更有效地做出響應。

人工智慧還提高了品牌保護和對組織安全系統和流程的信任，並透過允許網路安全專業人員專注於高階活動而不是耗時的手動操作來提高員工滿意度。

此外，在安全檢測工具中，透過人工智慧可以提高工具的檢測精度和效率。如WuKong靜態軟體安全測試工具結合人工智慧和機器學習的方法，來進一步指導程式碼分析和驗證分析結果，透過其機器學習方法提高安全測試的準確率。

預防攻擊

企業可以使用人工智慧來降低網路攻擊的風險。使用傳統方法，可能需要幾天甚至幾個月的時間才能發現漏洞並採取行動進行響應。但人工智慧演算法每秒處理大量資料，這對人類來說是不可能的，人工智慧被廣泛用於異常檢測。

人工智慧和機器學習可以快速分析數百萬個資料集並追蹤各種各樣的網路威脅——從惡意軟體威脅到可能導致網路釣魚攻擊的可疑行為。網路安全專業人員可以針對這些威脅採取行動，以降低違規風險並改善安全狀況。

預測分析

人工智慧透過自然語言處理實現卓越的智慧預測，透過抓取有關網路威脅的文章、新聞和研究來自行管理資料。這可以提供關於新的異常現象、網路攻擊和預防策略的情報。畢竟，網路罪犯也緊跟潮流，所以他們流行的東西也在不斷變化。

人工智慧可以幫助分析使用者行為。藉助此功能，演算法可以學習使用者行為並建立有關使用、時間和平臺的模式。這些行為包括登入時間、IP 地址、鍵入和滾動模式以及時間。AI 驅動的工具會持續監控實時資料，並可以快速檢測資料或行為中的錯誤，從而降低潛在損害的可能性。

文章來源：

https://www.inforisktoday.com/blogs/new-role-artificial-intelligence-in-cybersecurity-p-3230