人工智能将如何影响网络安全？

人工智能的出现正在改变IT，并将在未来继续改变。

AI启用程序的基本原则是它们可以收集数据，分析数据，根据结果做出决策，并从结果中学习。这就是为什么将AI应用于网络安全会给网络安全带来新的防御承诺和挑战。

Cybersecurity正在成为中心舞台，因为数据（消费者和企业）的指数级增长使得数据泄露变得更为普遍。一些最常见的数据泄露原因包括：

攻击数量的增加促使网络安全领域采用AI来带来更高效和准确的数据防御。可预见的是，AI也给黑客带来了新的能力。

AI使得构建智能防御和威胁更容易。

在过去，黑客是高技能的程序员，可以编写恶意软件并穿越复杂的安全协议。但现在情况已经不同了；现在恶意软件可以作为智能解决方案出售，只需要插上即可使用。这使得非计算机专家的黑客也能加入战斗，从而增加了黑客的数量。

对抗这种简单易用的智能威胁需要一个智能解决方案。例如，使用基于AI的网络监控工具，可以通过分析用户行为、识别模式和发现网络中的异常来快速识别出security vulnerabilities，并采取相应的反应。它可以检测、监控和关闭比人类可能做到的更多的网络攻击向量。

具体工作原理如下：AI models将吸收组织中所有终端的每个应用程序的大量数据，以建立一个行为基准。这有助于建立一个行为基准，因此如果与正常行为有明显偏差，算法会标记它进行进一步调查。

AI还可以提升生物特征认证。

数字用户面临的一个问题是构思、记住和定期更改强密码的困难。黑客利用这个漏洞渗透和破坏安全数据。生物特征登录可以解决这个漏洞，它可以使用指纹、视网膜或手掌的扫描来进行登录。生物特征登录可以单独使用或与密码一起用于控制和监控访问。

现在，自动化正在应用于恶意软件。黑客不再需要亲自进行攻击，而是可以让自动化的恶意软件以最少的人为输入运行。恶意软件的自动化使其变得更加频繁、复杂和无情。

自动化恶意软件对IoT devices构成威胁，随着使用的增加，安全漏洞预计将呈指数增长。物联网设备尤其令人担忧，因为制造商在制造产品时并不将安全性放在首位，而消费者在连接设备时很少考虑安全性。这使得IoT devices a top target成为互联网攻击流量的来源。

自动化可以节省网络安全团队的时间和金钱。网络安全团队执行许多例行任务需要自动化。IT管理员不断被反复发生的事件、内部威胁和设备管理责任所困扰，这会占用他们处理更重要任务的时间。自动化这些乏味的任务不仅可以释放人力资源，而且可以在更短的时间内以更高的精确度完成。

Machine learning将使威胁猎手能够适应不断变化的恶意软件。

恶意软件通常是具有严格目的或协议的程序。黑客可以将人工智能应用于他们的编程中，以适应并从每次攻击中学习。启用人工智能的恶意软件还可以模仿IT系统的人类或可信元素，以获取入侵权限。这使得构建具有混淆特征的多态恶意软件变得更容易。

恶意软件检测的关键资产是病毒定义或数据库，其中包含恶意软件标识符和模式，有助于识别威胁。不良行为者可以使用机器学习来逃避检测，但IT部门也可以使用机器学习来快速识别风险。

网络犯罪分子通常会调整恶意软件代码以绕过安全软件。识别每个故意伪装的恶意软件变体是困难的。具有机器学习的恶意软件数据库可以检测到恶意软件，无论它是现有的还是调整过的恶意软件，并且可以基于先前被认为是恶意的事件来阻止它。

通过AI更容易识别不断演变的威胁。AI系统可以被训练以在进入系统之前检测到链接和恶意软件攻击。一旦发现，它们可以被隔离在系统之外。AI的预测功能超过了传统方法的速度。

在网络安全中使用机器学习可以带来以下好处：

启用AI的网络安全至关重要。

调查发现，69%的组织承认，如果没有AI，他们将无法应对重大威胁。超过一半（56%）的高管表示，他们的网络安全分析师因需要监视大量数据点以检测和防止入侵而感到不堪重负。此外，需要立即干预或网络分析师无法快速解决的网络攻击类型显著增加，包括：

AI已经被应用于网络安全。目前正在使用的一些AI网络安全应用包括：

尽管组织的安全系统可能是安全的，但由于与第三方（客户、监管机构、供应商等）进行交互，它通过这些途径存在漏洞。根据调查，40%的安全漏洞是间接造成的，因为威胁行为者针对供应链或业务生态系统中的薄弱环节。这就是为什么组织需要一个能够快速检测和应对的自动智能解决方案。

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