人工智能可通過多種方式來幫助改善網絡安全，包括自動檢測和響應威脅、提高網絡效率、以及幫助識別漏洞。
隨著人工智能(AI)在社會中的日益普及，也進入了網絡安全領域。人工智能可通過多種方式來幫助改善網絡安全，包括自動檢測和響應威脅、提高網絡效率、以及幫助識別漏洞。在本文中，將討論到人工智能改變網絡安全的一些方式，以及其如何幫助企業保持網絡安全。
人工智能正在改變網絡安全的格局。本文的優勢表明，通過實施人工智能系統，組織將能夠提高檢測和響應速度，并更積極地預測和處理新出現的威脅。
什么是人工智能(AI)?
人工智能是一種由機器展示的智能，而不是由人類和其他動物展示的自然智能。人工智能應用程序可以分析數據并自行做出決定，無需人工干預。
人工智能是通過評估人腦的過程和研究人腦的模式來實現的。這些威脅調查導致了智能軟件、系統或人工智能解決方案的創建。
人工智能的基礎是基于所謂的人工智能圖靈測試。人工智能中的圖靈測試是一種確定機器是否能表現出與人類無法區分的行為的方法。如果這個問題的答案是肯定的，那么這臺機器就通過了圖靈測試，被認為是智能的。
人工智能的三個主要組成部分是:
1.人工智能學習是從經驗中獲取新知識或技能的過程。
2.推理是從一組前提中得出邏輯結論的能力。
3.自我糾正是識別和糾正錯誤的能力。
人工智能在網絡安全中的作用是什么?
人工智能在網絡安全方面的作用是幫助組織降低入侵風險，并改善其整體安全狀況。人工智能通過從過去的數據中學習來識別模式和趨勢，從而在網絡安全中發揮作用。然后，這些信息被用來預測未來的襲擊。人工智能驅動的系統還可以配置為自動響應威脅，并在更快的時間內對抗網絡威脅。
隨著企業攻擊面不斷發展和演變，分析和增強網絡威脅和網絡攻擊不再是人類面臨的挑戰。根據組織的大小，必須處理多達數千億的時變信號，以正確地計算風險。
為了應對這一前所未有的挑戰，神經網絡等人工智能工具和方法不斷發展，以更有效和高效的威脅檢測和威脅消除功能，幫助信息安全團隊保護敏感信息，降低入侵風險，改善安全態勢。
機器學習在網絡空間的應用
機器學習是人工智能的一個子集，其使用算法自動學習和改進經驗，而無需明確編程。
其主要用于網絡安全，有兩個目的:
①異常檢測: 機器學習可用于自動檢測異常，例如異常的用戶行為或意外的網絡活動，這些異常可能表明存在安全威脅。例如，crowdstrike、darktrace等許多產品都在使用這種技術。
②分類: 機器學習可以用來自動分類數據，如電子郵件或文件，進入分類(如垃圾郵件或惡意軟件)，以便更有效地處理。
人工智能/網絡安全難題-潛在的不利因素
我們都很贊同使用人工智能來解決安全問題。
網絡犯罪分子可以訓練人工智能系統或將錯誤的數據輸入到人工智能使用的數據集。這將使他們能夠創建更現實和復雜的攻擊。此外，人工智能可以用于自動攻擊，使單個參與者可以進行大規模攻擊。
人工智能系統也容易被所謂的“對抗性例子”所欺騙——這些輸入是專門設計用來欺騙系統做出錯誤分類的。例如，一個停車標志的圖像經過輕微改動，使其不再被識別為停車標志，這可能會讓自動駕駛汽車誤以為是其他東西，比如讓行標志。這可能會導致災難性的后果。
隨著人工智能在網絡安全領域的應用越來越廣泛，考慮潛在風險以及如何減輕這些風險非常重要。做到這一點的一種方法是確保人工智能系統是“可解釋的”——也就是說，它們可以為自己的決定提供理由。這將有助于確保決策是透明的和負責任的，同時也有助于防止對抗性示例被用來欺騙系統。
總之，基于人工智能的網絡安全系統在幫助組織方面展現了巨大的潛力。然而，重要的是，要意識到潛在的風險并采取措施來減輕。
人工智能如何用于安全?
人工智能在網絡安全領域有幾個很好的應用案例。從研究人員或智囊團開始，這里有一個Gartner對網絡安全用例棱鏡的很好的例子。自Gartner的預測以來，超自動化成為了一個備受關注的話題——這意味著另一個量級的自動化將在通用的下一代人工智能系統的基礎上啟動。這涉及到將AI/ML與自動化+質量保證相結合，以簡化警報和事件響應工作的管理。本質上，其將幫助企業在規模上增強無代碼或低代碼安全性，并提高業務敏捷性和DevOps策略。
以下是安全服務和云安全的適用示例列表：
1.交易欺詐檢測
2.基于文件的惡意軟件檢測
3.過程行為分析
4.異常系統行為檢測
5.網絡、域名和聲譽評估
6.資產清單和依賴關系映射優化
7.賬戶收購識別
8.自適應運行時訪問和授權
9.識別打樣
10.機器與人的區別
11.基于文本的惡意意圖檢測
12.同一人識別
13.Web內容可視化分析
14.安全操作任務自動化
15.業務數據風險分類
16.策略推薦引擎
17.事件關聯
18.危險情報
19.安全姿勢和風險評分
以下是網絡安全領域的人工智能如何減少識別、檢測和應對網絡安全威脅的時間的示例:
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