用人工智能和機器學習增強網絡安全

　　威脅檢測

　　在超互聯的數字世界中，組織需要處理來自不同系統的海量數據，以檢測異常、定位漏洞并先發制人。與大多數人工跟蹤方法不同，基于AI和ML的系統可以每天監控數百萬個事件，并促進及時的威脅檢測以及適當和快速的響應。

　　人工智能算法是基于過去和當前的數據開發的，用于定義“正常”，并可以識別偏離該“正常”的異常。然后，機器學習可以從這些模式中識別威脅，還可以用于評估和分類惡意軟件，并進行風險分析。

　　人工智能算法可以跟蹤和記錄甚至是最小的異常，并且具有更快的學習曲線，可以更好地理解和分析用戶行為。因此，它減少了安全團隊的工作量，安全團隊隨后可以專注于需要更高認知性能的事件，因為算法可以識別和過濾錯誤警報。

　　組織還可以通過使用人工智能系統將平均檢測時間和平均響應時間從幾天減少到幾分鐘，從而在早期階段阻止任何損害。

　　安全自動化

　　安全任務和過程的自動化有助于改善組織的整體安全態勢，并將自身從確定性企業轉變為認知企業。它有助于收集和關聯安全數據，檢測現有的危害，并以比人類可能更快的速度生成和實施保護。

　　自動化可以幫助以時間敏感的方式處理復雜的安全過程，同時避免手動錯誤和法規遵從性問題，并減少IT資源的負載。它還有助于在發生攻擊時觸發自愈過程，從而促進快速修復和隔離受損系統。

　　自動化日常的安全流程也可以讓安全團隊的成員自由地專注于網絡安全的更具戰略性的方面。它通過讓他們遠離每天的多次警報和重復性任務(如補丁管理、軟件更新、身份管理、地平線掃描等)來減少疲勞。

　　預測分析

　　預測性分析和關聯在網絡安全和實現主動威脅情報方面發揮著關鍵作用，幫助企業在潛在攻擊之前識別安全威脅。

　　一個組織的威脅情報系統處理來自不同全球來源的信息，包括商業和開源網絡。人工智能和機器學習可以非常有效地用來收集數據和見解，不僅可以快速識別潛在的威脅，還可以對威脅做出快速反應，而不是每次都手動解析這些信息。即使發生攻擊，AI系統也可以將受影響的系統與IT基礎設施的其他部分隔離開來，以限制網絡攻擊的有效性。

　　此外，了解攻擊者的行為并具有識別危害指標的能力，除了可以做出更好的決策外，還可以幫助檢測事件并更快地做出響應。組織還可以定制AI和ML算法，以建立可靠的系統和流程，用于安全事件的自我報告，包括基于AI的行為分析。

　　對手AI

　　雖然將人工智能用于網絡安全有幾個優勢，但該領域的進步也為商業間諜、數據泄露、金融詐騙、深度偽造等不良行為者發起的人工智能支持的網絡攻擊和社會工程活動鋪平了道路。

　　一些組織將道德黑客作為企業網絡安全戰略的一部分，以在自己的游戲中擊敗網絡罪犯。然而，使用人工智能對人工智能支持的網絡安全系統進行暴力驗證也可能導致一種人工智能模型，這種模型可以智勝現有系統，進行更高級的網絡攻擊。

　　總結

　　人工智能和機器學習不僅可以通過始終在線的風險評估和協調組織的事件響應，幫助建立一個強大的安全框架，而且這些系統還可以作為自動化和編配工具，通過預防性安全控制等手段加強現有的網絡安全架構，防火墻和應用安全，以及入侵防御系統。

　　這也有助于彌補整個行業缺乏熟練網絡安全專業人員的問題。隨著越來越多的組織經歷數字化轉型，AI和ML可以幫助這些現代企業建立一個彈性和未來防御的網絡安全計劃，而不是傳統的跟蹤、威脅檢測和風險評估方法。