隨著技術(shù)的不斷進步,人工智能(AI)和網(wǎng)絡(luò)安全相結(jié)合的領(lǐng)域已經(jīng)成為保護我們數(shù)字資產(chǎn)的關(guān)鍵領(lǐng)域。事實上,2020年網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的人工智能市場規(guī)模為100億美元,預(yù)計到2027年將達到463億美元。當(dāng)我們走過復(fù)雜的21世紀(jì)時,重要的是要了解網(wǎng)絡(luò)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(chǔ)支柱:傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全模式
在開始研究人工智能和網(wǎng)絡(luò)安全如何協(xié)同工作之前,有必要回顧一下網(wǎng)絡(luò)安全的基本規(guī)則。過去,為了阻止網(wǎng)絡(luò)危險,安全策略使用基于規(guī)則的系統(tǒng)、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(jīng)不足以阻止現(xiàn)代威脅性質(zhì)的變化。
人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的崛起
當(dāng)人工智能技術(shù)被加入時,其對保護的方式產(chǎn)生了巨大的變化。人工智能,尤其是機器學(xué)習(xí)(ML),可以讓計算機接收大量數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)趨勢,并自行做出決策。這個特性改變了發(fā)現(xiàn)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(wǎng)絡(luò)安全在國防中最重要的用途之一是發(fā)現(xiàn)和阻止威脅。人工智能和機器學(xué)習(xí)程序非常密切地關(guān)注網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)奇怪的事情,并非常準(zhǔn)確地區(qū)分好的和壞的行為。此外,人工智能運行的系統(tǒng)不斷變化和學(xué)習(xí),在保護數(shù)字資產(chǎn)免受新威脅方面做得越來越好。
人工智能也是提高事件應(yīng)對能力的關(guān)鍵部分。當(dāng)基于人工智能的自動事件響應(yīng)系統(tǒng)能夠快速發(fā)現(xiàn)并阻止威脅時,網(wǎng)絡(luò)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(tǒng)使企業(yè)能夠有效地發(fā)現(xiàn)新的危險和弱點,從而使之能夠采取預(yù)防措施來加強防御。
人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全中的其他方面:
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預(yù)測分析和主動防御:由人工智能驅(qū)動的預(yù)測分析可以幫助企業(yè)看到即將到來的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險,并在風(fēng)險發(fā)生之前采取行動。預(yù)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(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)指向可能威脅的新趨勢來阻止即將到來的風(fēng)險。
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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(qū)動的行為生物識別技術(shù)著眼于人們打字的速度和準(zhǔn)確性,并通過移動鼠標(biāo)來確認(rèn)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(fēng)險。
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自主安全運營中心(SOC):由AI運行的SOC可以更容易地發(fā)現(xiàn)威脅、響應(yīng)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(xué)習(xí)對安全警報進行分類,在風(fēng)險發(fā)生之前尋找風(fēng)險,并加快反應(yīng)時間,這使得人類研究人員的工作更容易。
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零信任架構(gòu)(ZTA)和微分段:ZTA和微分割推動嚴(yán)格的訪問限制和實時風(fēng)險評估。人工智能通過密切關(guān)注網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)奇怪的東西,并以最適合情況的方式應(yīng)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(wù)分開,并限制在黑客攻擊的情況下橫向移動。
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由AI驅(qū)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(qū)動的威脅搜索工具會自己搜索網(wǎng)絡(luò)設(shè)置,尋找泄露秘密威脅的跡象(IOC)。
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區(qū)塊鏈和去中心化安全:區(qū)塊鏈內(nèi)置的安全功能以及人工智能使去中心化設(shè)置更安全。人工智能著眼于區(qū)塊鏈交易,發(fā)現(xiàn)奇怪的事情,并通過智能合約和自主身份管理系統(tǒng)改進身份識別系統(tǒng),降低盜竊風(fēng)險。
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監(jiān)管合規(guī)和治理:AI幫助企業(yè)處理復(fù)雜的監(jiān)管環(huán)境,使合規(guī)檢查和審計更容易。人工智能驅(qū)動的風(fēng)險評估工具可以發(fā)現(xiàn)并對合規(guī)性需求進行排序,確保遵守數(shù)據(jù)保護法律和法律框架。
挑戰(zhàn)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(dān)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(tǒng)的缺陷來避免被抓住或改變結(jié)果。對抗性機器學(xué)習(xí)方法以微小的方式改變輸入數(shù)據(jù)以欺騙人工智能系統(tǒng),這可能導(dǎo)致錯誤的選擇或繞過安全措施。
此外,由人工智能驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)武器越來越多,這讓人們擔(dān)心網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)爭將如何向所有人開放。隨著人工智能技術(shù)變得更容易使用,沒有很多資金或技術(shù)知識的壞人可以使用人工智能工具來計劃復(fù)雜的黑客攻擊。這表明各國合作并制定規(guī)則以降低由人工智能驅(qū)動的黑客危險的風(fēng)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(tǒng)中存在人為偏見的可能性。訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見或算法決策的方式可能導(dǎo)致不公平的結(jié)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(shù)據(jù),如何訓(xùn)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(wǎng)絡(luò)安全的未來:人與機器之間的協(xié)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(shù)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(guān)注不正確的事情。
為了在攻擊識別、事件響應(yīng)和風(fēng)險管理中成功使用人工智能和網(wǎng)絡(luò)安全,網(wǎng)絡(luò)安全工作者需要學(xué)習(xí)如何很好地使用這些工具。包括黑客、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)學(xué)和道德在內(nèi)的跨學(xué)科技能應(yīng)該在培訓(xùn)計劃和教育工作中得到強調(diào)。
此外,企業(yè)需要積極主動地管理黑客風(fēng)險。其應(yīng)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(chǔ)設(shè)施,進行定期風(fēng)險評估,并實施強有力的控制系統(tǒng),以確保每個人都有責(zé)任,一切都是明確的。
總結(jié)
最后,在人工智能時代,網(wǎng)絡(luò)安全的變化方式對我們看待和應(yīng)對數(shù)字危險的方式產(chǎn)生了重大影響。采用人工智能和網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)可以幫助企業(yè)提高防御能力,更快地發(fā)現(xiàn)威脅,并適應(yīng)不斷變化的危險場景。但為了在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)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(lǐng)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(shù)字化未來。