人工智能和網絡安全：它們如何協同工作？

人工智能是一種強大的工具，正在徹底改變許多行業。

它可以策劃內容和處理數據並個性化用戶體驗以產生品牌忠誠度。 它還可以保護企業免受數據洩露、黑客攻擊和其他基於互聯網的威脅。

網絡犯罪對每個企業來說都是一個嚴重的問題。 2022 年，僅數據洩露一項就超過 4.2 億人受到影響。

將 AI 用於網絡安全不僅可以防止許多此類攻擊，還可以在攻擊成功時減輕損失。

然而，要充分發揮這項技術的潛力，企業主需要了解人工智能驅動的網絡安全工具的工作原理，並認識到它們的局限性。

在此博客中，您將了解到：

什麼是網絡安全？

網絡安全是保護您的數字資產的做法。 它包括實時威脅檢測、反惡意軟件程序和保護您的系統免受在線入侵的強密碼等內容。

它還涉及執行定期系統更新以消除可能被黑客利用的程序漏洞。

員工培訓是網絡安全的重要組成部分。 任何在工作中使用數字資產的人都應該知道如何識別常見的網絡攻擊，例如網絡釣魚、欺騙、欺騙性電子郵件和惡意軟件。

他們還應該知道如何識別勒索軟件攻擊的跡象並保護信息免遭未經授權的扣押。

人工智能如何用於網絡安全？

人工智能是一個過程，機器可以通過它完成通常由人類執行的任務。 它不應與網絡安全相混淆。

有許多 AI 應用程序執行與保護數字系統安全無關的任務。 還有一些不使用人工智能的傳統網絡安全工具。

與此同時，人工智能和網絡安全齊頭並進。

企業主甚至網絡安全專家使用 AI 來保護數字系統免受許多不同類型的威脅。 他們還使用它來預測未來可能出現的潛在網絡安全問題。

了解 AI 如何用於網絡安全可以幫助您了解可以使用哪些工具來確保系統安全。 它還可以幫助您找到在不影響安全性的情況下提高數字性能的方法。

威脅建模中的 AI

威脅建模是識別潛在威脅並找出應對方法的過程。

人工智能在威脅建模方面非常有效，因為它可以掃描大量數據並發現人類可能錯過的潛在威脅行為。

與傳統網絡安全工具或人類網絡安全專家相比，人工智能執行威脅建模的速度更快。 這限制了網絡攻擊可能造成的損害，因為威脅在它可以訪問太多數據之前就被消除了。

相反，人工智能在識別誤報方面做得很好。 這是連網絡安全專家都難以做到的事情。 識別誤報可以節省您的時間並使您能夠專注於真正的威脅。

模式識別中的人工智能

因為人工智能可以監控大量數據，所以它可以識別用戶行為模式。 此外，它可以根據其發現採取行動。

在員工人數超過 1,000 人的公司中，惡意員工造成了 36% 的數據洩露，在員工人數少於 1,000 人的公司中，惡意員工造成了 44% 的數據洩露。

AI 可以通過在違規發生之前標記可疑行為來防止這些黑客攻擊。 它還可以通過自動阻止基於潛在惡意行為的訪問來防止有價值數據的丟失。

因為它持續監控員工行為， AI 可以檢測異常的鼠標活動和/或文件移動。 如果基於 AI 的程序確定某個帳戶已被黑客入侵，它可以將用戶鎖定在該帳戶之外以防止違規。

密碼管理中的AI

世界經濟論壇估計，高達 80% 的違規行為是由於密碼薄弱和/或被盜造成的。

這使整個公司都處於危險之中，因為當某人的密碼被洩露時，即使是最好的網絡安全措施也可能被規避。

許多公司甚至網站都使用基於 AI 的密碼選擇程序，要求用戶選擇安全密碼。 典型要求包括至少使用一個大寫字母、一個數字和/或一個符號。

人工智能和持續監控

企業無時無刻不擔心數據洩露。 值得慶幸的是，人工智能不會休息。 它一年四季都在全天候工作。

持續的人工智能監控評估潛在威脅並減輕它們。 它會實時提醒用戶潛在的違規行為。

人工智能驅動的事件響應和恢復

人工智能工具可以立即發現潛在的漏洞，以限制黑客對您的系統造成的破壞程度。 某些工具還可以規劃如何處理事件響應和數字資產恢復。

當恢復時間結束時，系統可能會推薦防止類似攻擊的方法。

人工智能在網絡安全中的優勢和局限性

不幸的是，人工智能不僅僅適用於合法的企業主和網絡安全專家。 黑客和網絡犯罪分子也可以訪問它。 人工智能程序可以創建惡意代碼並破解弱密碼。

他們還可以創建 deepfake 數據並進行隱身攻擊。

在網絡安全中使用人工智能的主要好處是它創造了公平的競爭環境。 它使您能夠阻止越來越複雜的攻擊。

它還通過突出顯示未來可能存在的漏洞來阻止攻擊。 如果使用得當，人工智能可以幫助您比網絡犯罪分子領先一步。

• Cognito 是一種基於 AI 的威脅檢測平台，它使用存儲的數據和機器學習技術來識別和阻止攻擊。 該程序使 ED&F Man Holdings 能夠找到隱藏在其係統中多年的惡意軟件。 Cognito 還檢測並阻止了中間人攻擊。
• Energy Saving Trust 使用企業免疫系統實時檢測攻擊。 該工具使用機器學習技術，檢測到公司安全團隊需要調查的多項異常活動。

在當今世界，必須將人工智能用於網絡安全。 與此同時，人工智能網絡安全工具也有其缺點。 一個問題是，與小型夫妻店相比，它們更適合大公司。

這是因為人工智能網絡安全工具依賴大量數據來正確分析行為模式。 大公司可以提供正確監控網絡活動所需的大數據。 小企業主不能。

此外，部署和使用人工智能網絡安全工具並不容易。 您需要專家的幫助。 對於中小型企業，這意味著聘請網絡安全公司來安裝和監控這些工具。

這引起了隱私問題，因為美國隱私法中的漏洞允許許多公司在不通知您或徵求您許可的情況下使用、共享甚至出售您的數據。

人工智能和機器學習如何重新定義網絡安全

人工智能和機器學習正迅速變得司空見慣。 政府和私營部門使用基於人工智能的網絡安全工具來預測未來的攻擊，實時識別潛在的攻擊，並在違規後進行損害控制。

他們正在改變網絡安全行業，使其能夠更快、更準確地處理數據、捕獲漏洞和預測攻擊。

量子計算將引入進一步的調整。 算法將能夠比過去更快、更準確地解決複雜問題。

更重要的是，量子計算將幫助人工智能工具檢測和預防新型攻擊。 這是向前邁出的一大步。 當前由 AI 驅動的網絡安全工具從現有數據中提取信息，因此他們難以識別新的數據洩露工具和方法。

人工智能會取代網絡安全工作嗎？

人工智能行業的新發展讓一些人懷疑人類網絡安全專家是否會過時。 然而，目前的數據表明，情況遠非如此。

勞工統計局報告稱，未來幾年對信息安全分析師的需求將增長 35%。 雖然人工智能正在改變網絡安全的工作方式，但它不會消除對人類分析師或傳統網絡安全工具的需求。

仍然需要人類來監控人工智能網絡安全軟件。 我們還需要真人跟進警報並實施基於人工智能的系統提供的建議。

此外，在某些情況下，人類的創造力和獨創性可以比依賴先前數據的人工智能工具提供更好的保護來抵禦新的攻擊。

現在怎麼辦？

人工智能有很多好處。 它可以完成人類做不到的事情。 人工智能也可以完成人類可以執行的任務，但它做得更快、更高效。

然而，正如對人工智能和網絡安全的仔細分析所表明的那樣，人工智能無法取代人類。 不僅在網絡安全領域如此，在營銷和內容創作等其他領域也是如此。

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