人工智慧技術或成為未來網路安全的引爆點和驅動力

根據《市場與市場人工智慧網路安全預測報告》，預計到 2026 年，人工智慧網路安全市場規模將從 2019 年的 88 億美元增長到 382 億美元，年複合增長率為 23.3%。市場增長的主要動力是新的攻擊面和攻擊向量往往超過傳統安全防禦系統的感知範圍、處理能力和響應速度，如物聯網的普及和聯網裝置的增多，網路威脅例項的增多，以及對大資料隱私問題的日益關注。

人工智慧在網路安全市場的潛在機遇包括中小企業對雲安全解決方案的需求不斷增長，以及越來越多地使用社交媒體來實現業務功能。

人工智慧技術架構分為基礎、技術、應用3層。基礎層包含計算能力和資料資源，是整個人工智慧的核心;技術層包含演算法、模型、知識庫、特徵庫等;應用層為人工智慧結合網路安全服務，不侷限於某個具體應用場景，重點解決運維服務中人為因素等不足造成的問題。人工智慧架構一個大型集團包含很多下級單位，如何縱向延伸，以中心化運維為思路，以公有或私有云載入計算單元，充分實現全域運維。

人工智慧在網路安全防範中可以實現以下功能：

自動檢測：人工智慧(機器學習)可以幫助公司快速識別威脅並找到潛在風險之間的聯絡，從而消除流程中的人為錯誤。人工智慧(機器學習)可以適應和學習經驗和模式，而不是因果關係。今天，機器學習使機器自學成為可能。這意味著他們可以建立用於模式識別的模型，而不必等待人類開發它們。在開始採取適當的補救措施之前，訓練過的 AI 可以利用推理來確定各種風險，例如可疑地址，奇怪檔案等。

異常檢測：人工智慧大大提高了識別網站可疑問題所需的時間。開發人員也在利用人工智慧來識別那些在網站上有不良意圖的人。這一過程被稱為異常檢測，有多種用途，其中網路安全位居榜首。根據人工智慧技術，程式可以在短短几秒鐘內分析大量訪客，並根據他們的威脅級別和行為對其進行分類。

更好的監視，搜尋和分析：人工智慧使公司和組織在其安全環境中擁有更大的可見性，並使它們能夠提前應對威脅。由 AI 驅動的狩獵技術可以確定組織是否受到攻擊，以便組織可以做好準備。

安全認證：如果你的網站需要訪客登入，需要輸入表單，或者需要在網站後端提供另一層安全保障，人工智慧可以更好地以很大的安全性進行認證。確保安全身份驗證的一種方法是透過物理身份驗證，其中人工智慧使用不同的特徵來識別一個人。例如，智慧手機可以使用指紋掃描器和麵部識別來讓你登入。這背後的過程需要程式分析關於你的臉和手指的主要資料點，以辨別登入是否真實。除此之外，人工智慧還可以研究其他因素，以確定某個特定使用者是否被授權登入某個技術裝置。這項技術會檢查你輸入按鍵的方式、打字速度和拼寫時的錯誤率。

更快的響應時間：人工智慧可以處理大量非結構化資訊，從而以更高的效率提供見解。更重要的是，機器學習、人工智慧可以更快地學習模式，從而加快響應時間，使其更快、更容易地在威脅造成問題之前阻止它們。一些領先的公司(例如 IBM)正在網路安全中使用認知技術和 AI，以使它們能夠快速識別威脅並做出相應的響應。

無差錯的網路安全：與人類不同，人工智慧在執行重複的任務時不會感到疲倦或無聊。因此，人為錯誤的風險大大降低。但是，人類需要與人工智慧合作才能獲得更好的結果。毫無疑問，人類提供了機器缺乏的常識和理性。但是，在非標準情況下，由 AI 設計的應用程式是更好的決策者。

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