網(wǎng)絡(luò)攻擊活動如今日益猖獗,以至于組織采用的安全工具很難保護(hù)其業(yè)務(wù)并打擊網(wǎng)絡(luò)攻擊者。采用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)可以改善網(wǎng)絡(luò)安全性。
人工智能系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí)的集成是IT領(lǐng)域的下一個重大發(fā)展。這將帶來科技發(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。
對網(wǎng)絡(luò)攻擊和威脅的預(yù)測和檢測
惡意軟件攻擊數(shù)量隨著時(shí)間的推移而不斷增長,因此組織需要更多的動態(tài)檢測方法,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)利用過去網(wǎng)絡(luò)攻擊中獲得的數(shù)據(jù)來增強(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)可以通過預(yù)測分析進(jìn)行學(xué)習(xí),并識別大量數(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。對于安全團(tuán)隊(duì)來說,每天出現(xiàn)的安全警報(bào)數(shù)量可能很多。
如果沒有人工智能和機(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)庫更新。
通過采用智能機(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)在解決困難問題和自動化任務(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)在自然語言處理和面部識別方面做得很好,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:
- 模式識別。
- 垃圾郵件過濾器應(yīng)用。
- 僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測。
- 網(wǎng)絡(luò)入侵預(yù)防與檢測。
- 預(yù)測分析。
- 自然語言處理。
- 網(wǎng)絡(luò)安全等級。
- 安全的用戶身份驗(yàn)證。
- 黑客事件預(yù)測。
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)垃圾郵件過濾和網(wǎng)絡(luò)釣魚分類
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),以及識別惡意和垃圾郵件活動。
(3)通過預(yù)測進(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)測欺詐活動,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。
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)安全性并無止境。組織需要使用更多先進(jìn)的技術(shù)來保護(hù)數(shù)據(jù)。
責(zé)編AJX
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