對技術的威脅也隨著技術的增長而呈指數級增長。網絡犯罪是一門大生意;黑客正在闖入系統并使用越來越先進的方法竊取數據。人工智能可能是擊敗這些邪惡勢力的答案。人工智能可以幫助識別實時出現的新威脅，甚至可以通過使用機器學習算法和預測分析在攻擊發生之前預見它們。

網絡安全應該是組織保護數字資產和消費者數據的首要任務。對于安全團隊來說，AI 可以成為網絡可見性、異常檢測和威脅自動化的強大工具。

人工智能是檢測新興網絡威脅的關鍵

人工智能 （AI） 對于識別和阻止網絡威脅至關重要，因為它們發展迅速并變得更加復雜。人工智能系統可以比人類更快地分析大量數據，以找到表明網絡攻擊的新模式。

基于人工智能的網絡安全系統持續監控網絡和用戶活動，以建立典型行為的基線。然后，他們可以查找可能指向攻擊的異常。例如，如果用戶突然下載異常大量的數據或從陌生位置簽到，人工智能系統可以檢測到潛在的危險行為。

人工智能可以通過發現龐大數據集中的鏈接來識別以前從未使用過的新穎攻擊策略。當欺詐者試圖快速利用新漏洞時，此技能至關重要。人工智能還有助于檢測零日攻擊，這是尚未修復的全新漏洞。

人工智能為預測分析提供支持，除了檢測之外，還可以估計特定類型攻擊的可能性。當資源被優先考慮時，網絡安全團隊可以加強對最緊迫威脅的防御。人工智能還可以自動防御典型攻擊，使安全團隊能夠專注于最先進的威脅。

總體而言，人工智能有望通過利用數據和算法來檢測新威脅并支持信息安全，從而徹底改變網絡安全。當與人類的判斷和監督相結合時，人工智能會帶來新的風險，例如旨在欺騙人工智能系統的對抗性攻擊，但對于避免當今的網絡威脅來說，它更為必要。如果沒有人工智能，當代攻擊的速度和范圍可能使網絡武器競賽不可能取得進展。

機器學習算法可以識別惡意軟件和網絡釣魚嘗試

隨著網絡威脅的發展，人工智能和機器學習是網絡安全的基本技術。機器學習算法可以通過識別趨勢和異常來檢測惡意軟件和網絡釣魚嘗試。

好代碼和壞代碼的大型數據集用于訓練機器學習算法。在了解每種類型的特征后，算法可以分析新文件或電子郵件，以確定它們是否可能危險。

惡意軟件檢測

為了識別病毒、蠕蟲和間諜軟件等惡意軟件，機器學習模型會檢查文件結構、元數據和代碼指令等屬性。傳統的基于簽名的技術在檢測已建立的惡意軟件系列的變體方面遠不如算法有效。

網絡釣魚檢測

機器學習分析電子郵件和網頁以識別網絡釣魚工作。在確定一段內容是否真實或是否試圖竊取數據或安裝惡意軟件時，算法會考慮包括單詞、格式、發件人信息、鏈接和圖像在內的元素。隨著網絡釣魚電子郵件變得越來越復雜和有針對性，機器學習至關重要。

機器學習極大地增強了惡意軟件和網絡釣魚檢測，盡管仍然存在一些缺點。隨著時間的推移，算法會暴露在更多的數據中，因此算法變得更加智能。人工智能在網絡安全中的使用必須不斷發展，以跟上新的危險，因為網絡犯罪分子還利用機器學習來產生越來越復雜的威脅。一般來說，機器學習是一種有效的技術，當與人類專業知識結合使用時，有助于開發針對網絡攻擊的重要防御措施。

人工智能有助于漏洞管理和修補

人工智能和機器學習正在幫助安全團隊跟上漏洞的數量。人工智能系統可以分析大量數據，以識別漏洞、確定風險優先級并確定最佳修補策略。

AI 改進漏洞發現

人工智能使用復雜的數據分析技術（包括自然語言處理）對來自漏洞數據庫、供應商公告和開源平臺的大量數據進行梳理。為了更快、更準確地識別潛在風險，人工智能可以發現人類可能忽略的模式和聯系。由于人工智能減少了他們必須調查的誤報數量，安全團隊可以騰出時間專注于最重要的風險。

AI 按風險級別確定漏洞優先級

每個漏洞帶來的危險程度各不相同。人工智能 （AI） 根據通用漏洞評分系統 （CVSS） 分數、可利用性、主動針對漏洞的惡意軟件活動以及問題影響的資產等因素評估漏洞。然后，人工智能對漏洞進行排名，以便安全團隊可以首先關注最大的威脅。優先級可確保安全團隊有效地利用其時間和資源。

AI 優化修補計劃

修補漏洞需要取得平衡。為防止中斷，必須及時應用補丁，同時進行全面評估。AI 可以分析大量數據，根據風險級別、依賴關系和運營影響確定最佳修補計劃。人工智能可能會找到策略來最大限度地減少業務中斷，同時加快高優先級的修補時間。AI 以數據驅動的方式進行修補，從而提高安全性和生產力。

人工智能改善身份和訪問管理

AI 和機器學習增強了身份和訪問管理 （IAM） 系統。IAM 解決方案驗證用戶的身份并控制他們對系統、應用程序和數據的訪問。AI 以多種方式幫助改進 IAM：

檢測異常行為

人工智能系統可以分析大量數據，以識別用戶的典型行為模式，并發現可能是帳戶被盜用或內部威脅跡象的異常情況。AI 可以通過跟蹤登錄位置、訪問請求和資源消耗等指標來識別異常活動以供進一步查詢。

自適應身份驗證

AI 分析用戶配置文件、登錄位置和訪問行為，以評估風險并選擇最佳身份驗證技術。交易或訪問請求的風險決定了需要多少身份驗證，而人工智能使這成為可能。一個簡單的密碼可能足以進行低風險訪問。對于高風險訪問，可能需要多重身份驗證（如生物識別）。

自動配置和取消配置

人工智能可以幫助簡化向新用戶授予訪問權限的程序，并將其從離開公司或換工作的人中刪除。AI 系統可以通過檢查工作職責、訪問要求和終止清單來自動配置和取消配置對系統和數據的訪問權限。這減輕了行政負擔，并保證了準入權和準許準入權得到及時和合法的取消。

持續監測

IAM 系統可以利用機器學習來持續監控用戶訪問和權利，以查找未經授權的訪問、非活動賬戶和角色分離不當的實例。人工智能工具可以檢查權利和角色數據，以識別和修復諸如過度訪問或角色矛盾的人等問題。組織可以通過持續監視來確保合規性和最低特權。

IAM系統將繼續通過人工智能和機器學習進行改進，以增加威脅檢測，加快程序，并實現基于風險的自適應訪問控制。通過利用 AI，組織可以降低風險、提高合規性并改進訪問治理。總體而言，人工智能將在協助IAM系統提供針對新網絡威脅的全面保護方面發揮關鍵作用。

AI 增強網絡監控和威脅檢測

在許多重要領域，人工智能和機器學習正在改善網絡監控和威脅檢測。人工智能系統可以分析###Massive數據量可以分析大量數據，以找到指向潛在風險的模式和異常。人工智能 （AI） 可以通過將機器學習算法應用于網絡數據、日志和事件來檢測 DDoS 攻擊、惡意軟件感染、未經授權的訪問和其他問題的跡象。人工智能找到了人類難以獨立找到的聯系和見解。

AI 檢測新出現的威脅

盡管網絡犯罪分子總是會開發新的攻擊策略，但人工智能系統可以實時識別這些新的危險。人工智能系統不斷更新其知識庫，以跟上新的攻擊方法。人工智能分析網絡活動和流量，將其與既定模式進行比較，并檢測任何可能指向新發現的零日漏洞或其他新威脅的異常情況。

AI 執行預測分析

人工智能的能力遠不止跟蹤網絡活動。它還可以進行預測分析，以識別未來的潛在危險。為了主動保護網絡和數據，人工智能系統可以通過發現其策略、方法和程序 （TTP） 的趨勢來預測威脅參與者接下來可能發起的新攻擊。借助預測性 AI，安全團隊可以在危險發生之前保持領先。

人工智能增強人類安全分析師

當人工智能和人類知識相結合時，可以實現最有效的網絡防御。即使人工智能改進了網絡監控和威脅識別，人類分析師仍然至關重要。通過處理數據關聯和分析等耗時的重復性活動，人工智能系統通過解放人類分析師專注于高階思維來支持他們。此外，人工智能還為分析師提供警報和建議，以進行額外的研究和采取行動。

由于網絡威脅的數量和復雜性不斷增加，人工智能 （AI） 和機器學習正在成為監控網絡、發現攻擊以及保護系統和數據不可或缺的技術。為了實現全面和主動的網絡防御，人工智能提高了威脅可見性，識別新的攻擊技術，預測即將發生的危險，并簡化了人類分析師的工作。組織可以通過利用 AI 的力量來抵御希望滲透其網絡和數據的威脅行為者，從而獲得顯著優勢。

AI 增強安全信息和事件管理 （SIEM） 解決方案

借助人工智能，SIEM 系統可以實時發現危險和異常，人工智能分析大量數據以發現可疑活動。人工智能算法可以為典型的網絡活動和用戶行為建立基線，以識別可能意味著網絡威脅的偏差。由于實時威脅檢測，安全人員可以迅速做出反應以遏制和減輕攻擊。

自動警報分類

SIEM 系統會產生許多警報，但并非所有警報都需要立即解決。為了確定安全分析師要分析的最高優先級威脅的優先級，AI 可以幫助根據嚴重性和風險自動對警告進行分類。AI 根據真正危險的可能性、發現的可疑活動以及受影響系統的嚴重程度來評估警報。對于分析師來說，這減輕了警覺疲勞，因此他們可以專注于最重要的風險。

更快的威脅調查

如果發現威脅，AI 會加速調查過程。這些系統可以組合來自多個來源的信息，以拼湊攻擊的完整范圍，識別受影響的系統，并確定初始攻擊媒介。人工智能還可以推薦區域以搜索更多妥協并識別相關問題。借助這種快速的威脅搜尋，安全團隊可以快速了解攻擊的全部影響，然后他們可以采取果斷行動來消除環境中的危險。

連續調諧

通過不斷調整，支持 AI 的 SIEM 隨著時間的推移變得更加智能。人工智能系統在安全分析師檢查警報并做出反應時監控他們的評論和活動。系統使用此信息來增強對威脅的理解，提高警告的準確性和優先級，并增強檢測算法。人工智能還使用分析師的評論來選擇數據源，這些數據源提供有關各種危險的最有見地的信息。由于這種調整過程，SIEM 在識別威脅和隨著時間的推移采取行動方面變得更加熟練。

組織可以通過人工智能增強的 SIEM 系統跟上不斷增長的數據量和復雜的網絡威脅。AI 改進了威脅檢測，加快了響應時間，減輕了警報疲勞，并提高了安全運營的總體效力和效率。因此，組織可以通過采用 AI 來改善其安全狀況并領先于新威脅。

AI可以分析用戶行為以檢測被盜用的帳戶

人工智能系統可以分析用戶行為和帳戶活動，以檢測被盜用的帳戶。通過密切監控您通常如何訪問帳戶和在線服務并與之交互，AI 可以發現可能表明您的帳戶已被黑客入侵或被未經授權的用戶訪問的異常情況。

分析登錄模式

當登錄出現異常時，AI 會檢查您經常登錄的設備、地點和時間等因素。例如，如果登錄來自未知設備或地點，AI 可以意外地檢測到該登錄，并需要進一步身份驗證以確認您的身份，則 AI 可能會將其檢測為可疑。人工智能還可以判斷登錄是否來自與欺詐或黑客相關的位置或設備。

檢測使用模式的變化

您訪問的功能或數據、登錄時間和頻率以及其他因素。登錄后，AI 會跟蹤有關您的典型帳戶和在線服務使用情況的信息。如果 AI 注意到您的使用和行為模式發生了重大變化，則可能會指示未經授權的人訪問了您的帳戶。例如，如果您的帳戶在閑置數月后突然遇到活動激增，或者您可以訪問您的帳戶不尋常的敏感信息。

分析生物特征和行為因素

你與技術互動的認知“指紋”是行為因素。某些系統使用生物識別技術（例如鼠標移動或擊鍵動態）來創建您的打字和單擊習慣的配置文件。如果系統在確認您的身份之前注意到其他人鍵入或單擊您的帳戶，則系統可能會鎖定訪問權限。例如，人工智能可以使用您閱讀和回復屏幕上項目的速度來確定使用該帳戶的個人是否表現出不同的行為特征。

人工智能 （AI） 和網絡安全系統通過密切監控登錄、使用情況、生物識別和行為來協作分析用戶帳戶并查找受損訪問。人工智能可以幫助識別和快速管理網絡威脅，包括帳戶接管和身份盜用。人工智能通過自動識別人類安全團隊和個人用戶可能忽略的危險信號，增加了額外的安全層。

基于 AI 的密碼安全檢查弱密碼或泄露的密碼

基于 AI 的密碼安全檢查分析用戶密碼，以確定它們是否較弱或在數據泄露中受到損害。通過利用機器學習和自然語言處理，人工智能系統可以檢查密碼是否在以前的違規行為中暴露，是否包含易于猜測的常見模式，或者是否與用戶的個人信息有相似之處。

檢測弱密碼或常用密碼

如果密碼包含易于猜測的可識別模式，例如“123456”、“密碼”或“qwerty”，則 AI 系統可以識別它們。此外，他們可以確定密碼是否與用戶的姓名、電子郵件地址、生日或其他私人信息相似。該技術采用機器學習方法，在經過數百萬個真實密碼的訓練后識別這些弱密碼或頻繁密碼。

檢查已知的泄露密碼

包含在過去數據泄露和泄漏中泄露的數十億個密碼的數據庫可供人工智能驅動的密碼掃描程序使用。如果用戶的密碼出現在這些被黑名單中的任何一個上，他們可以立即檢查它是否已經。為了幫助防止帳戶接管，如果密碼匹配，系統會將密碼標識為已泄露，要求用戶選擇新的不同密碼。

建議使用強而獨特的密碼

系統可能會為用戶提供各種密碼建議。基于 AI 的密碼檢查器除了突出顯示已泄露或弱密碼外，還可以為用戶提供新的強密碼。它們提供長度至少為 8-16 個字符的隨機密碼，包括各種字母、數字和符號，并且沒有任何眾所周知的模式。這些人工智能生成的密碼可幫助用戶為其帳戶創建不同的密碼，這對于竊賊來說很難破譯。

在人工智能和機器學習的幫助下，密碼安全性可能會得到顯著提高。組織越來越多地將一種新興的網絡安全技術（稱為AI集成到密碼策略和身份驗證例程中）中。人工智能系統可以通過利用海量數據集和算法來檢測弱密碼、流行密碼或泄露密碼，幫助用戶選擇為其帳戶和個人信息提供更高安全性的密碼。

常見問題解答：人工智能如何應對一些最大的網絡安全挑戰？

網絡安全中的許多最大問題都可以在人工智能和機器學習技術的幫助下得到解決。人工智能 （AI） 系統可以發現漏洞，在威脅出現時識別威脅，并通過利用大量數據和計算機能力幫助組織增強其安全態勢。

檢測新威脅

在龐大的數據集中，人工智能非常擅長發現異常和新模式。通過分析大量網絡流量數據，人工智能系統可以檢測新病毒、網絡釣魚嘗試以及基于簽名的解決方案可能遺漏的其他危險。人工智能還可以比較來自許多系統的數據，以檢測多階段攻擊。

識別漏洞

自然語言處理等人工智能工具可以搜索代碼存儲庫、網站和其他數據源，以識別黑客可以利用的安全漏洞。許多軟件故障、不正確的設置和其他漏洞都可以使用 AI 發現。此外，它可以根據風險對漏洞進行排序，幫助安全團隊集中補救工作。

加強防御

AI 和機器學習通過以下功能幫助加強組織的安全防御：

行為分析：監控用戶行為的變化，以查找帳戶泄露或內部威脅的跡象。

自適應身份驗證：更改訪問限制和身份驗證過程以響應位置、訪問時間和以前行為等風險因素。

預測建模： 根據公司的特定風險狀況預測最有可能針對它的風險、弱點和攻擊。

自動修補：跨系統查找和分發軟件更新，以盡快修復漏洞。

網絡安全的未來將嚴重依賴人工智能，但人類的專業知識仍然至關重要。人工智能系統正常運行需要大量數據，這種偏見可能會反映在這些系統中，甚至被這些系統放大。負責網絡安全的團隊必須密切監控人工智能系統，確認他們的發現，并進行合理的判斷。當與人類經驗相結合時，人工智能有可能成為防御新網絡威脅的有力武器。在網絡安全領域，人工智能不能完全取代人類的判斷和決策。

結論

隨著人工智能等新技術改變我們的數字世界，網絡風險正在迅速增長。然而，人工智能也可以用來發現和減少這些新的危險。使用人工智能進行網絡防御的組織可以更快地識別威脅，了解黑客的方法和目標，甚至預測即將到來的攻擊。網絡安全專家有機會在人工智能的幫助下智勝有害行為者并建立更強大的防御。雖然未來仍然未知，但人工智能和人類專家之間的合作對于保護我們全球互聯的社會至關重要。通過投資和使用人工智能網絡安全解決方案，組織和個人可以更加安全，因為他們知道他們的數據和系統是安全的。

審核編輯：郭婷