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  • 安全動態

    強化數字前沿:人工智能與網絡安全的結合

    來源:聚銘網絡    發布時間:2024-03-29    瀏覽次數:
     
    2020年網絡安全領域的人工智能市場規模為100億美元,預計到2027年將達到463億美元。當我們走過復雜的21世紀時,重要的是要了解網絡安全在人工智能時代是如何變化的,這樣我們才能更好地保護自己免受各種各樣的危險。

    隨著技術的不斷進步,人工智能(AI)和網絡安全相結合的領域已經成為保護我們數字資產的關鍵領域。事實上,2020年網絡安全領域的人工智能市場規模為100億美元,預計到2027年將達到463億美元。當我們走過復雜的21世紀時,重要的是要了解網絡安全在人工智能時代是如何變化的,這樣我們才能更好地保護自己免受各種各樣的危險。

    基礎支柱:傳統網絡安全模式

    在開始研究人工智能和網絡安全如何協同工作之前,有必要回顧一下網絡安全的基本規則。過去,為了阻止網絡危險,安全策略使用基于規則的系統、基于簽名的檢測方法和人工參與。不幸的是,隨著敵人變得越來越聰明,這些舊方法已經不足以阻止現代威脅性質的變化。

    人工智能在網絡安全領域的崛起

    當人工智能技術被加入時,其對保護的方式產生了巨大的變化。人工智能,尤其是機器學習(ML),可以讓計算機接收大量數據,發現趨勢,并自行做出決策。這個特性改變了發現威脅的方式、處理威脅的速度以及一切的安全程度。

    人工智能和網絡安全在國防中最重要的用途之一是發現和阻止威脅。人工智能和機器學習程序非常密切地關注網絡數據,發現奇怪的事情,并非常準確地區分好的和壞的行為。此外,人工智能運行的系統不斷變化和學習,在保護數字資產免受新威脅方面做得越來越好。

    人工智能也是提高事件應對能力的關鍵部分。當基于人工智能的自動事件響應系統能夠快速發現并阻止威脅時,網絡攻擊的破壞性就會降低。此外,使用人工智能的威脅情報系統使企業能夠有效地發現新的危險和弱點,從而使之能夠采取預防措施來加強防御。

    人工智能在網絡安全中的其他方面:

    • 預測分析和主動防御:由人工智能驅動的預測分析可以幫助企業看到即將到來的網絡風險,并在風險發生之前采取行動。預測分析可以幫助安全團隊很好地利用其資源,并通過查看以前的數據和發現指向可能威脅的新趨勢來阻止即將到來的風險。
    • 行為生物識別和增強身份驗證:常見的身份驗證方法可能被黑客攻擊。人工智能驅動的行為生物識別技術著眼于人們打字的速度和準確性,并通過移動鼠標來確認自己的身份。這種方法在保證流暢的用戶體驗的同時提高了安全性。其降低了密碼被盜和非法訪問的風險。
    • 自主安全運營中心(SOC):由AI運行的SOC可以更容易地發現威脅、響應事件和解決問題。這些下一代SOC使用高級分析、人工智能和機器學習對安全警報進行分類,在風險發生之前尋找風險,并加快反應時間,這使得人類研究人員的工作更容易。
    • 零信任架構(ZTA)和微分段:ZTA和微分割推動嚴格的訪問限制和實時風險評估。人工智能通過密切關注網絡數據,發現奇怪的東西,并以最適合情況的方式應用訪問控制來幫助ZTA。更重要的是,微分段增加了安全性,其將任務分開,并限制在黑客攻擊的情況下橫向移動。
    • 由AI驅動的威脅狩獵和紅隊:AI使主動威脅狩獵和紅隊活動成為可能。這些活動模擬真實世界的黑客攻擊,以測試組織的安全性。紅隊假裝是熟練的威脅行為者,而人工智能驅動的威脅搜索工具會自己搜索網絡設置,尋找泄露秘密威脅的跡象(IOC)。
    • 區塊鏈和去中心化安全:區塊鏈內置的安全功能以及人工智能使去中心化設置更安全。人工智能著眼于區塊鏈交易,發現奇怪的事情,并通過智能合約和自主身份管理系統改進身份識別系統,降低盜竊風險。
    • 監管合規和治理:AI幫助企業處理復雜的監管環境,使合規檢查和審計更容易。人工智能驅動的風險評估工具可以發現并對合規性需求進行排序,確保遵守數據保護法律和法律框架。

    挑戰與道德考慮

    將人工智能和安全添加到國防中會帶來一些困難和道德問題,盡管其有能力改變一切。最大的擔憂之一是惡意攻擊的可能性,在這種攻擊中,壞人利用人工智能系統的缺陷來避免被抓住或改變結果。對抗性機器學習方法以微小的方式改變輸入數據以欺騙人工智能系統,這可能導致錯誤的選擇或繞過安全措施。

    此外,由人工智能驅動的網絡武器越來越多,這讓人們擔心網絡戰爭將如何向所有人開放。隨著人工智能技術變得更容易使用,沒有很多資金或技術知識的壞人可以使用人工智能工具來計劃復雜的黑客攻擊。這表明各國合作并制定規則以降低由人工智能驅動的黑客危險的風險是多么重要。

    另一個需要考慮的社會問題是,使用人工智能的防御系統中存在人為偏見的可能性。訓練數據中的偏見或算法決策的方式可能導致不公平的結果,對某些人或群體的影響比對其他人或群體的影響更大。為了解決算法偏差,需要非常小心地選擇哪些數據,如何訓練模型,以及多久檢查一次,以確保安全解決方案中的人工智能是公平和清晰的。

    網絡安全的未來:人與機器之間的協同作用

    就未來而言,安全性將取決于人與計算機的合作程度。盡管人工智能技術使國防行動更加高效,但仍然需要人們做出明智的決策,分析情況,并關注不正確的事情。

    為了在攻擊識別、事件響應和風險管理中成功使用人工智能和網絡安全,網絡安全工作者需要學習如何很好地使用這些工具。包括黑客、數據科學、數學和道德在內的跨學科技能應該在培訓計劃和教育工作中得到強調。

    此外,企業需要積極主動地管理黑客風險。其應該在國防計劃中使用人工智能解決方案,并建立安全知識和彈性的思維方式。這意味著投資于強大的國防基礎設施,進行定期風險評估,并實施強有力的控制系統,以確保每個人都有責任,一切都是明確的。

    總結

    最后,在人工智能時代,網絡安全的變化方式對我們看待和應對數字危險的方式產生了重大影響。采用人工智能和網絡安全技術可以幫助企業提高防御能力,更快地發現威脅,并適應不斷變化的危險場景。但為了在網絡安全領域充分利用人工智能,我們需要處理社會問題,鼓勵來自不同領域的人共同努力,并保持以人為本的安全方法。只有大家共同努力,提出新的想法,才能跨過機器人的邊界,保護我們的數字化未來。

     
     

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