人工智能和网络安全防范新出现的威胁

对技术的威胁也随着技术的增长而呈指数级增长。网络犯罪是一门大生意;黑客正在闯入系统并使用越来越先进的方法窃取数据。人工智能可能是击败这些邪恶势力的答案。人工智能可以帮助识别实时出现的新威胁，甚至可以通过使用机器学习算法和预测分析在攻击发生之前预见它们。

网络安全应该是组织保护数字资产和消费者数据的首要任务。对于安全团队来说，AI 可以成为网络可见性、异常检测和威胁自动化的强大工具。

人工智能是检测新兴网络威胁的关键

人工智能 （AI） 对于识别和阻止网络威胁至关重要，因为它们发展迅速并变得更加复杂。人工智能系统可以比人类更快地分析大量数据，以找到表明网络攻击的新模式。

基于人工智能的网络安全系统持续监控网络和用户活动，以建立典型行为的基线。然后，他们可以查找可能指向攻击的异常。例如，如果用户突然下载异常大量的数据或从陌生位置签到，人工智能系统可以检测到潜在的危险行为。

人工智能可以通过发现庞大数据集中的链接来识别以前从未使用过的新颖攻击策略。当欺诈者试图快速利用新漏洞时，此技能至关重要。人工智能还有助于检测零日攻击，这是尚未修复的全新漏洞。

人工智能为预测分析提供支持，除了检测之外，还可以估计特定类型攻击的可能性。当资源被优先考虑时，网络安全团队可以加强对最紧迫威胁的防御。人工智能还可以自动防御典型攻击，使安全团队能够专注于最先进的威胁。

总体而言，人工智能有望通过利用数据和算法来检测新威胁并支持信息安全，从而彻底改变网络安全。当与人类的判断和监督相结合时，人工智能会带来新的风险，例如旨在欺骗人工智能系统的对抗性攻击，但对于避免当今的网络威胁来说，它更为必要。如果没有人工智能，当代攻击的速度和范围可能使网络武器竞赛不可能取得进展。

机器学习算法可以识别恶意软件和网络钓鱼尝试

随着网络威胁的发展，人工智能和机器学习是网络安全的基本技术。机器学习算法可以通过识别趋势和异常来检测恶意软件和网络钓鱼尝试。

好代码和坏代码的大型数据集用于训练机器学习算法。在了解每种类型的特征后，算法可以分析新文件或电子邮件，以确定它们是否可能危险。

恶意软件检测

为了识别病毒、蠕虫和间谍软件等恶意软件，机器学习模型会检查文件结构、元数据和代码指令等属性。传统的基于签名的技术在检测已建立的恶意软件系列的变体方面远不如算法有效。

网络钓鱼检测

机器学习分析电子邮件和网页以识别网络钓鱼工作。在确定一段内容是否真实或是否试图窃取数据或安装恶意软件时，算法会考虑包括单词、格式、发件人信息、链接和图像在内的元素。随着网络钓鱼电子邮件变得越来越复杂和有针对性，机器学习至关重要。

机器学习极大地增强了恶意软件和网络钓鱼检测，尽管仍然存在一些缺点。随着时间的推移，算法会暴露在更多的数据中，因此算法变得更加智能。人工智能在网络安全中的使用必须不断发展，以跟上新的危险，因为网络犯罪分子还利用机器学习来产生越来越复杂的威胁。一般来说，机器学习是一种有效的技术，当与人类专业知识结合使用时，有助于开发针对网络攻击的重要防御措施。

人工智能有助于漏洞管理和修补

人工智能和机器学习正在帮助安全团队跟上漏洞的数量。人工智能系统可以分析大量数据，以识别漏洞、确定风险优先级并确定最佳修补策略。

AI 改进漏洞发现

人工智能使用复杂的数据分析技术（包括自然语言处理）对来自漏洞数据库、供应商公告和开源平台的大量数据进行梳理。为了更快、更准确地识别潜在风险，人工智能可以发现人类可能忽略的模式和联系。由于人工智能减少了他们必须调查的误报数量，安全团队可以腾出时间专注于最重要的风险。

AI 按风险级别确定漏洞优先级

每个漏洞带来的危险程度各不相同。人工智能 （AI） 根据通用漏洞评分系统 （CVSS） 分数、可利用性、主动针对漏洞的恶意软件活动以及问题影响的资产等因素评估漏洞。然后，人工智能对漏洞进行排名，以便安全团队可以首先关注最大的威胁。优先级可确保安全团队有效地利用其时间和资源。

AI 优化修补计划

修补漏洞需要取得平衡。为防止中断，必须及时应用补丁，同时进行全面评估。AI 可以分析大量数据，根据风险级别、依赖关系和运营影响确定最佳修补计划。人工智能可能会找到策略来最大限度地减少业务中断，同时加快高优先级的修补时间。AI 以数据驱动的方式进行修补，从而提高安全性和生产力。

人工智能改善身份和访问管理

AI 和机器学习增强了身份和访问管理 （IAM） 系统。IAM 解决方案验证用户的身份并控制他们对系统、应用程序和数据的访问。AI 以多种方式帮助改进 IAM：

检测异常行为

人工智能系统可以分析大量数据，以识别用户的典型行为模式，并发现可能是帐户被盗用或内部威胁迹象的异常情况。AI 可以通过跟踪登录位置、访问请求和资源消耗等指标来识别异常活动以供进一步查询。

自适应身份验证

AI 分析用户配置文件、登录位置和访问行为，以评估风险并选择最佳身份验证技术。交易或访问请求的风险决定了需要多少身份验证，而人工智能使这成为可能。一个简单的密码可能足以进行低风险访问。对于高风险访问，可能需要多重身份验证（如生物识别）。

自动配置和取消配置

人工智能可以帮助简化向新用户授予访问权限的程序，并将其从离开公司或换工作的人中删除。AI 系统可以通过检查工作职责、访问要求和终止清单来自动配置和取消配置对系统和数据的访问权限。这减轻了行政负担，并保证了准入权和准许准入权得到及时和合法的取消。

持续监测

IAM 系统可以利用机器学习来持续监控用户访问和权利，以查找未经授权的访问、非活动账户和角色分离不当的实例。人工智能工具可以检查权利和角色数据，以识别和修复诸如过度访问或角色矛盾的人等问题。组织可以通过持续监视来确保合规性和最低特权。

IAM系统将继续通过人工智能和机器学习进行改进，以增加威胁检测，加快程序，并实现基于风险的自适应访问控制。通过利用 AI，组织可以降低风险、提高合规性并改进访问治理。总体而言，人工智能将在协助IAM系统提供针对新网络威胁的全面保护方面发挥关键作用。

AI 增强网络监控和威胁检测

在许多重要领域，人工智能和机器学习正在改善网络监控和威胁检测。人工智能系统可以分析###Massive数据量可以分析大量数据，以找到指向潜在风险的模式和异常。人工智能 （AI） 可以通过将机器学习算法应用于网络数据、日志和事件来检测 DDoS 攻击、恶意软件感染、未经授权的访问和其他问题的迹象。人工智能找到了人类难以独立找到的联系和见解。

AI 检测新出现的威胁

尽管网络犯罪分子总是会开发新的攻击策略，但人工智能系统可以实时识别这些新的危险。人工智能系统不断更新其知识库，以跟上新的攻击方法。人工智能分析网络活动和流量，将其与既定模式进行比较，并检测任何可能指向新发现的零日漏洞或其他新威胁的异常情况。

AI 执行预测分析

人工智能的能力远不止跟踪网络活动。它还可以进行预测分析，以识别未来的潜在危险。为了主动保护网络和数据，人工智能系统可以通过发现其策略、方法和程序 （TTP） 的趋势来预测威胁参与者接下来可能发起的新攻击。借助预测性 AI，安全团队可以在危险发生之前保持领先。

人工智能增强人类安全分析师

当人工智能和人类知识相结合时，可以实现最有效的网络防御。即使人工智能改进了网络监控和威胁识别，人类分析师仍然至关重要。通过处理数据关联和分析等耗时的重复性活动，人工智能系统通过解放人类分析师专注于高阶思维来支持他们。此外，人工智能还为分析师提供警报和建议，以进行额外的研究和采取行动。

由于网络威胁的数量和复杂性不断增加，人工智能 （AI） 和机器学习正在成为监控网络、发现攻击以及保护系统和数据不可或缺的技术。为了实现全面和主动的网络防御，人工智能提高了威胁可见性，识别新的攻击技术，预测即将发生的危险，并简化了人类分析师的工作。组织可以通过利用 AI 的力量来抵御希望渗透其网络和数据的威胁行为者，从而获得显着优势。

AI 增强安全信息和事件管理 （SIEM） 解决方案

借助人工智能，SIEM 系统可以实时发现危险和异常，人工智能分析大量数据以发现可疑活动。人工智能算法可以为典型的网络活动和用户行为建立基线，以识别可能意味着网络威胁的偏差。由于实时威胁检测，安全人员可以迅速做出反应以遏制和减轻攻击。

自动警报分类

SIEM 系统会产生许多警报，但并非所有警报都需要立即解决。为了确定安全分析师要分析的最高优先级威胁的优先级，AI 可以帮助根据严重性和风险自动对警告进行分类。AI 根据真正危险的可能性、发现的可疑活动以及受影响系统的严重程度来评估警报。对于分析师来说，这减轻了警觉疲劳，因此他们可以专注于最重要的风险。

更快的威胁调查

如果发现威胁，AI 会加速调查过程。这些系统可以组合来自多个来源的信息，以拼凑攻击的完整范围，识别受影响的系统，并确定初始攻击媒介。人工智能还可以推荐区域以搜索更多妥协并识别相关问题。借助这种快速的威胁搜寻，安全团队可以快速了解攻击的全部影响，然后他们可以采取果断行动来消除环境中的危险。

连续调谐

通过不断调整，支持 AI 的 SIEM 随着时间的推移变得更加智能。人工智能系统在安全分析师检查警报并做出反应时监控他们的评论和活动。系统使用此信息来增强对威胁的理解，提高警告的准确性和优先级，并增强检测算法。人工智能还使用分析师的评论来选择数据源，这些数据源提供有关各种危险的最有见地的信息。由于这种调整过程，SIEM 在识别威胁和随着时间的推移采取行动方面变得更加熟练。

组织可以通过人工智能增强的 SIEM 系统跟上不断增长的数据量和复杂的网络威胁。AI 改进了威胁检测，加快了响应时间，减轻了警报疲劳，并提高了安全运营的总体效力和效率。因此，组织可以通过采用 AI 来改善其安全状况并领先于新威胁。

AI可以分析用户行为以检测被盗用的帐户

人工智能系统可以分析用户行为和帐户活动，以检测被盗用的帐户。通过密切监控您通常如何访问帐户和在线服务并与之交互，AI 可以发现可能表明您的帐户已被黑客入侵或被未经授权的用户访问的异常情况。

分析登录模式

当登录出现异常时，AI 会检查您经常登录的设备、地点和时间等因素。例如，如果登录来自未知设备或地点，AI 可以意外地检测到该登录，并需要进一步身份验证以确认您的身份，则 AI 可能会将其检测为可疑。人工智能还可以判断登录是否来自与欺诈或黑客相关的位置或设备。

检测使用模式的变化

您访问的功能或数据、登录时间和频率以及其他因素。登录后，AI 会跟踪有关您的典型帐户和在线服务使用情况的信息。如果 AI 注意到您的使用和行为模式发生了重大变化，则可能会指示未经授权的人访问了您的帐户。例如，如果您的帐户在闲置数月后突然遇到活动激增，或者您可以访问您的帐户不寻常的敏感信息。

分析生物特征和行为因素

你与技术互动的认知“指纹”是行为因素。某些系统使用生物识别技术（例如鼠标移动或击键动态）来创建您的打字和单击习惯的配置文件。如果系统在确认您的身份之前注意到其他人键入或单击您的帐户，则系统可能会锁定访问权限。例如，人工智能可以使用您阅读和回复屏幕上项目的速度来确定使用该帐户的个人是否表现出不同的行为特征。

人工智能 （AI） 和网络安全系统通过密切监控登录、使用情况、生物识别和行为来协作分析用户帐户并查找受损访问。人工智能可以帮助识别和快速管理网络威胁，包括帐户接管和身份盗用。人工智能通过自动识别人类安全团队和个人用户可能忽略的危险信号，增加了额外的安全层。

基于 AI 的密码安全检查弱密码或泄露的密码

基于 AI 的密码安全检查分析用户密码，以确定它们是否较弱或在数据泄露中受到损害。通过利用机器学习和自然语言处理，人工智能系统可以检查密码是否在以前的违规行为中暴露，是否包含易于猜测的常见模式，或者是否与用户的个人信息有相似之处。

检测弱密码或常用密码

如果密码包含易于猜测的可识别模式，例如“123456”、“密码”或“qwerty”，则 AI 系统可以识别它们。此外，他们可以确定密码是否与用户的姓名、电子邮件地址、生日或其他私人信息相似。该技术采用机器学习方法，在经过数百万个真实密码的训练后识别这些弱密码或频繁密码。

检查已知的泄露密码

包含在过去数据泄露和泄漏中泄露的数十亿个密码的数据库可供人工智能驱动的密码扫描程序使用。如果用户的密码出现在这些被黑名单中的任何一个上，他们可以立即检查它是否已经。为了帮助防止帐户接管，如果密码匹配，系统会将密码标识为已泄露，要求用户选择新的不同密码。

建议使用强而独特的密码

系统可能会为用户提供各种密码建议。基于 AI 的密码检查器除了突出显示已泄露或弱密码外，还可以为用户提供新的强密码。它们提供长度至少为 8-16 个字符的随机密码，包括各种字母、数字和符号，并且没有任何众所周知的模式。这些人工智能生成的密码可帮助用户为其帐户创建不同的密码，这对于窃贼来说很难破译。

在人工智能和机器学习的帮助下，密码安全性可能会得到显着提高。组织越来越多地将一种新兴的网络安全技术（称为AI集成到密码策略和身份验证例程中）中。人工智能系统可以通过利用海量数据集和算法来检测弱密码、流行密码或泄露密码，帮助用户选择为其帐户和个人信息提供更高安全性的密码。

常见问题解答：人工智能如何应对一些最大的网络安全挑战？

网络安全中的许多最大问题都可以在人工智能和机器学习技术的帮助下得到解决。人工智能 （AI） 系统可以发现漏洞，在威胁出现时识别威胁，并通过利用大量数据和计算机能力帮助组织增强其安全态势。

检测新威胁

在庞大的数据集中，人工智能非常擅长发现异常和新模式。通过分析大量网络流量数据，人工智能系统可以检测新病毒、网络钓鱼尝试以及基于签名的解决方案可能遗漏的其他危险。人工智能还可以比较来自许多系统的数据，以检测多阶段攻击。

识别漏洞

自然语言处理等人工智能工具可以搜索代码存储库、网站和其他数据源，以识别黑客可以利用的安全漏洞。许多软件故障、不正确的设置和其他漏洞都可以使用 AI 发现。此外，它可以根据风险对漏洞进行排序，帮助安全团队集中补救工作。

加强防御

AI 和机器学习通过以下功能帮助加强组织的安全防御：

行为分析：监控用户行为的变化，以查找帐户泄露或内部威胁的迹象。

自适应身份验证：更改访问限制和身份验证过程以响应位置、访问时间和以前行为等风险因素。

预测建模： 根据公司的特定风险状况预测最有可能针对它的风险、弱点和攻击。

自动修补：跨系统查找和分发软件更新，以尽快修复漏洞。

网络安全的未来将严重依赖人工智能，但人类的专业知识仍然至关重要。人工智能系统正常运行需要大量数据，这种偏见可能会反映在这些系统中，甚至被这些系统放大。负责网络安全的团队必须密切监控人工智能系统，确认他们的发现，并进行合理的判断。当与人类经验相结合时，人工智能有可能成为防御新网络威胁的有力武器。在网络安全领域，人工智能不能完全取代人类的判断和决策。

结论

随着人工智能等新技术改变我们的数字世界，网络风险正在迅速增长。然而，人工智能也可以用来发现和减少这些新的危险。使用人工智能进行网络防御的组织可以更快地识别威胁，了解黑客的方法和目标，甚至预测即将到来的攻击。网络安全专家有机会在人工智能的帮助下智胜有害行为者并建立更强大的防御。虽然未来仍然未知，但人工智能和人类专家之间的合作对于保护我们全球互联的社会至关重要。通过投资和使用人工智能网络安全解决方案，组织和个人可以更加安全，因为他们知道他们的数据和系统是安全的。

审核编辑：郭婷