作者：Suraj Singh

人工智能系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí)的集成是IT領(lǐng)域的下一個(gè)重大發(fā)展。這將帶來(lái)科技發(fā)展的新浪潮，還將改變組織使用網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)和服務(wù)防止網(wǎng)絡(luò)攻擊的方式。

在以往，網(wǎng)絡(luò)安全是基于簽名模式匹配或規(guī)則來(lái)使用的。隨著很多組織依賴防病毒軟件改善網(wǎng)絡(luò)安全性，但是它僅用于檢測(cè)與簽名或病毒定義匹配的惡意軟件。

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能系統(tǒng)對(duì)于提高網(wǎng)絡(luò)安全性一樣重要，并用于分析和保護(hù)系統(tǒng)免受最新的網(wǎng)絡(luò)安全性威脅。如今的安全工具很難應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊，這是網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域采用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的主要原因。

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能都有助于改善網(wǎng)絡(luò)安全性。人們需要了解人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全中的重要性。

對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊和威脅的預(yù)測(cè)和檢測(cè)

惡意軟件攻擊數(shù)量隨著時(shí)間的推移而不斷增長(zhǎng)，因此組織需要更多的動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法，例如機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能系統(tǒng)。這一點(diǎn)非常重要。機(jī)器學(xué)習(xí)利用過(guò)去網(wǎng)絡(luò)攻擊中獲得的數(shù)據(jù)來(lái)增強(qiáng)人工智能系統(tǒng)。它們不斷處理網(wǎng)絡(luò)威脅和攻擊，并識(shí)別其他可能的網(wǎng)絡(luò)攻擊。

由于黑客不斷進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)攻擊，并對(duì)功能進(jìn)行調(diào)整，其中包括使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能系統(tǒng)識(shí)別惡意軟件的樣本，因此可以幫助預(yù)防和傳遞網(wǎng)絡(luò)攻擊通知，從而限制零日威脅。

減輕網(wǎng)絡(luò)安全人員的負(fù)擔(dān)

實(shí)施人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)以改善網(wǎng)絡(luò)安全可以保護(hù)組織的業(yè)務(wù)和資產(chǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過(guò)預(yù)測(cè)分析進(jìn)行學(xué)習(xí)，并識(shí)別大量數(shù)據(jù)以減少網(wǎng)絡(luò)攻擊面，因此它是一種非常有效的網(wǎng)絡(luò)安全工具。對(duì)于安全團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，每天出現(xiàn)的安全警報(bào)數(shù)量可能很多。

如果沒(méi)有人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的幫助，安全專家可能花費(fèi)大量時(shí)間來(lái)分析這些威脅，或者等到網(wǎng)絡(luò)攻擊事件發(fā)生后再進(jìn)行診斷調(diào)查。通過(guò)提升網(wǎng)絡(luò)安全性，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已成為未來(lái)安全性的主要組成部分。使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)抵御來(lái)自網(wǎng)絡(luò)攻擊者的攻擊，并改善網(wǎng)絡(luò)安全狀況，是幫助組織保護(hù)其現(xiàn)代IT環(huán)境免受網(wǎng)絡(luò)攻擊的一種有效方法。

轉(zhuǎn)向云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施

由于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)現(xiàn)在都是基于軟件的，因此很容易向云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行轉(zhuǎn)移。例如，防病毒軟件需要良好的互聯(lián)網(wǎng)連接才能實(shí)時(shí)匹配威脅，并保持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)更新。

通過(guò)采用智能機(jī)器學(xué)習(xí)軟件進(jìn)行監(jiān)控，組織可以在其云計(jì)算環(huán)境中獲得安全的網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù)，并防范惡意軟件的滲透。

人工處理的意義

眾所周知，計(jì)算機(jī)在解決困難問(wèn)題和自動(dòng)化任務(wù)方面效率很高。盡管人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)，但它們還需要人類做出明智的決策并獲得指令。因此不可能采用機(jī)器代替人類。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在自然語(yǔ)言處理和面部識(shí)別方面做得很好，但最終也需要人類的處理。

目前，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正以各種各樣的應(yīng)用或平臺(tái)提供網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù)，幫助組織有力地抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊。

他們保護(hù)組織的業(yè)務(wù)的一些方式如下：
? 模式識(shí)別。
? 垃圾郵件過(guò)濾器應(yīng)用。
? 僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)。
? 網(wǎng)絡(luò)入侵預(yù)防與檢測(cè)。
? 預(yù)測(cè)分析。
? 自然語(yǔ)言處理。
? 網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)。
? 安全的用戶身份驗(yàn)證。
? 黑客事件預(yù)測(cè)。

完成網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)任務(wù)的3種方法

(1)聚類分析

這有助于闡明網(wǎng)絡(luò)攻擊方法以及為達(dá)到平衡而進(jìn)行的操作。聚類存儲(chǔ)信息而不需要了解組和類。這樣就可以使組織的團(tuán)隊(duì)將網(wǎng)絡(luò)攻擊的各方面信息組合在一起。

(2)垃圾郵件過(guò)濾和網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)分類

機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全中非常重要，它有助于用預(yù)先確定的參數(shù)劃分內(nèi)部數(shù)據(jù)，以及識(shí)別惡意和垃圾郵件活動(dòng)。

(3)通過(guò)預(yù)測(cè)進(jìn)行威脅建模和預(yù)防

機(jī)器學(xué)習(xí)用于收集信息，以幫助預(yù)測(cè)欺詐活動(dòng)，并幫助安全團(tuán)隊(duì)避免數(shù)據(jù)被盜或損失慘重的破壞活動(dòng)。

結(jié)論

以上討論了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助組織提高網(wǎng)絡(luò)安全性的一些方法。這一評(píng)估還將幫助組織揭示人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù)中的作用及其在網(wǎng)絡(luò)世界中的重要性。

總之，改善網(wǎng)絡(luò)安全性并無(wú)止境。組織需要使用更多先進(jìn)的技術(shù)來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)。

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