利用人工智能增強網絡安全防御

2024-01-24 18:00:10    編輯: robot
導讀 利用人工智能增強網絡安全防御 人工智能在保護有價值且易受攻擊的數據方面,前景廣闊,但安全團隊想要充分利用人工智能,就會面臨一些挑战。 數據從未如此有價值。它是現代商業的命脈,同時也越來越容易受到攻擊...

利用人工智能增強網絡安全防御


人工智能在保護有價值且易受攻擊的數據方面,前景廣闊,但安全團隊想要充分利用人工智能,就會面臨一些挑战。


數據從未如此有價值。它是現代商業的命脈,同時也越來越容易受到攻擊。混合雲和遠程工作的日益普及,意味着不良行爲者擁有比以往更大的攻擊面。其結果是,威脅形勢迅速演變,監管難度逐漸加大。

除了攻擊途徑不斷增加之外,管理不斷增長的信息量還會造成數據過載,給日益緊張的勞動力帶來更大的壓力。再加上新的應用程序和IT基礎設施以及技能短缺,情況开始出現問題。因此,在當今數字優先的世界中,安全往往落後於有效的要求,這並不令人意外。

所有這一切都意味着,IT管理人員必須迅速找到方法,將數量各異的元素整合到一套統一的防御體系後面。幸運的是,下一代人工智能工具的實施越來越多地實現了這一目標,IT管理人員可以使用該技術來幫助應對潛在的攻擊。

復雜的安全形勢

組織需要更有效地監控其IT安全基礎設施,並了解不斷增長的數據量,這需要高度的專業知識和大量時間。這可能會導致組織和IT領導者感覺自己在攻擊者面前處於不利地位。此外,這種高度多樣化的環境採用了許多不同的安全方法。例如,保護端點與保護雲中的S3存儲桶是完全不同的。這時,人工智能出現了。

傳統人工智能在分類方面非常有效,因此其對於在不同的IT環境中篩選和排序事件特別有用。總有一些活動可能是“不好的”,但其中80%可能是無害的。然而,惡意活動的機會始終存在。沒有人想錯過一次攻擊或與數據相關的問題,這可能會導致所有事情都被列爲重要問題。幸運的是,人工智能非常擅長將事件從高到低優先級進行排名,確保行動和努力可以轉移到最迫切需要的地方。

隨着生成式人工智能的引入,出現了第二個防御前沿。通過使用自然語言處理(NLP),有可能對持續存在的技能短缺問題產生真正的影響。通過將安全警報翻譯成簡單的英語,安全團隊可以收到清晰且可立即採取行動的通知。

經濟壓力與快速行動

當然,安全團隊不想成爲組織的障礙,也不想妨礙業務發展計劃。安全領導者及其團隊面臨的基本問題是“如何更快地行動?”爲了實現這一目標,其必須能夠快速、准確地從IT環境中獲取洞察。只有這樣,才能更好地防御攻擊。

不幸的是,安全團隊並不能免受更廣泛的經濟環境中發生的事情的影響。在無法獲得主要額外資源的情況下,我們面臨着做更多事情的壓力。因此,這需要簡化運營並提高效率,但由於攻擊面不斷擴大,以及威脅級別隨之增加,這尤其困難。

基於人工智能的安全工具提供了一種方法來幫助減輕部分壓力,超過一半的高管(52%)已經認識到人工智能將幫助其更好地分配資源、能力或技能。然而,還有一個障礙需要克服。從本質上講,安全專業人員總體上並不信任IT,人工智能輸出也不例外。人們會質疑其提供的數據的有效性及其見解的來源。如果沒有透明度,就很難建立信任,因此开放性必須成爲任何人工智能實施的核心。

組裝最正確的基於人工智能的工具,並不是一項一次性任務。到2025年,人工智能安全預算預計將比2021年增加116%,因爲企業在快速有效地保護現在的同時,也在規劃未來。選擇正確的技術合作夥伴將是這一战略的基石。網絡犯罪分子只需要幸運一次,但防御必須始終發揮作用。

總之,人工智能(AI)在網絡安全領域的應用已經成爲一種趨勢,可以通過提高檢測准確性、加強實時響應和降低誤報率等方式來增強網絡安全防御。以下是一些利用人工智能增強網絡安全防御的方法:

1. 威脅檢測和分析:
  • 行爲分析:使用機器學習算法來分析網絡中的正常和異常行爲,以便及時檢測潛在的威脅。
  • 異常檢測:AI可以通過學習正常網絡活動的模式,識別出與這些模式不符的異常活動,從而快速發現潛在的攻擊。

2. 入侵檢測系統(IDS):

  • 深度學習:利用深度學習技術,可以更准確地檢測復雜的入侵行爲,包括未知威脅。
  • 實時監測:AI可以實時監測網絡流量,及時發現異常行爲,提高對入侵的檢測速度。

3. 自動化響應:

  • 智能反制措施:AI可以自動識別並採取反制措施,例如封鎖攻擊者、調整網絡配置或隔離受感染的系統,以減輕攻擊造成的損害。
  • 自動修復:AI可以協助自動修復受到攻擊的系統,減少對人工幹預的依賴。

4. 惡意軟件檢測:

  • 特徵分析:利用AI對惡意軟件的特徵進行分析,提高檢測的准確性。
  • 行爲分析:基於機器學習的行爲分析可以檢測惡意軟件的變種,即使其具有新的特徵。

5. 用戶身份驗證:

  • 生物特徵識別:利用人工智能技術進行生物特徵識別,如指紋、虹膜掃描等,加強用戶身份驗證的安全性。
  • 行爲分析:使用AI分析用戶的正常行爲模式,從而及時檢測到潛在的身份盜竊行爲。

6. 數據隱私保護:

  • 敏感數據監控:利用AI監控和識別網絡中的敏感數據,及時發現潛在的數據泄露風險。
  • 加密技術:AI可以幫助改進和優化加密算法,提高數據傳輸和存儲的安全性。

綜合利用人工智能技術,網絡安全防御系統可以更加智能、實時地應對各種威脅,提高網絡安全的水平。然而,應該注意到AI在網絡安全中也面臨一些挑战,例如對抗對抗性攻擊、隱私保護等問題,因此在實際應用中需要謹慎考慮安全和道德問題。



標題:利用人工智能增強網絡安全防御

地址:https://www.utechfun.com/post/322708.html

鄭重聲明:本文版權歸原作者所有,轉載文章僅為傳播信息之目的,不構成任何投資建議,如有侵權行為,請第一時間聯絡我們修改或刪除,多謝。

猜你喜歡