揭开人工智能在网络安全中的作用

商业界对人工智能 (AI) 的作用以及我们可以从多元化整合中获得的网络安全利益有很多期待和期待。

从提供改进的客户服务的网站聊天机器人，到生物特征识别和尖端的客户数据分析，人工智能和边缘人工智能将改变我们所知道的世界。这个话题像梦一样被热议，因为它笼罩在神秘之中人工智能引领一个勇敢的新未来与流行的反乌托邦科幻幻想相冲突，这些幻想描绘了由超智能机器主导的人类。

现在可能是急需一剂现实的时候了，尤其是关于人工智能对我们未来信息安全的影响及其影响主要行业的作用。

最疯狂的梦想和最糟糕的噩梦都不太可能在短期内实现，但人工智能已经为应用程序带来了巨大的好处，并有可能以指数方式改善网络防御。 虽然人工智能也构成了某些数据和信息威胁，但它将主要用于我们的优势，并应成为任何组织防御武器库的关键组成部分。

人工智能和网络安全如何协同工作？

虽然这个数字时代的物质享受和好处很多，但也带来了很多弊端。 它最引人注目和最具破坏性的威胁之一是我们的敏感数据和个人信息面临前所未有的风险。

在过去十年中，发生了数百起身份欺诈事件、重大经济损失事件，当然还有大规模数据泄露事件。 从本质上讲，网络攻击很普遍，影响到每个人、企业和政府。 我们正在进入一个网络犯罪分子可以随时随地在世界任何地方实现其目标的时代。 因此，我们对有效和进步的网络安全的需求从未像现在这样重要。

典型的网络攻击是对手或网络犯罪分子试图访问、修改或以其他方式破坏其目标的计算机系统或网络。他们是系统的、有计划的，并利用精心计算的技术来破坏组织和任何相关（通常是关键的）业务操作。

虽然未来看起来很黯淡，但具有重要网络安全应用的技术进步也已经发生。 这些关键的游戏规则改变者之一是由人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 作为其子集开发和辅助的技术和技术。

我们今天看到的是，生物识别登录越来越多地被用于扫描指纹、视网膜或掌纹来建立安全登录。 这可以用作独立的安全措施或与密码结合使用，并且最常见于智能手机技术中。

网络安全专家最终证明，密码极易受到网络威胁、个人数据、信用卡详细信息甚至社会安全号码的影响。 所有这些都是生物识别登录对网络安全做出积极贡献的原因。

AI 可用于识别系统或设备漏洞以及其他可能的恶意行为。 事实上，传统系统无法跟上每月生成的大量恶意软件，因此它已成为人工智能进入并解决问题的众多潜在领域之一。

目前，网络安全公司正在教人工智能系统通过采用复杂的算法来检测恶意软件和未经授权的登录。 通过这种方式，人工智能和机器学习现在被用于保护基于区块链的加密货币、网上银行、敏感的公司记录、客户数据等。

这些系统已经有能力区分勒索软件和恶意软件攻击中最简单的模式，有效地阻止它们进入网络或单个系统。 他们还利用超出传统方法速度的预测功能。 正是因为这个原因

在 AI 上运行的系统解锁自然语言处理能力，通过帖子、新闻和网络威胁研究自动收集信息。 这些知识将提供对趋势、网络攻击和预防方法的洞察。 它进一步帮助信息安全公司及时了解当前的威胁和时间框架，并制定主动策略来保护组织。

人工智能将改善网络安全的 6 种方式

我们都知道，人工智能和机器学习或机器学习将通过多种方式影响我们的未来。 我们已经强调了这些技术将通过为网络安全提供急需的推动而发挥作用的一些方式。

1. 网络威胁检测中的机器学习

组织必须能够提前检测到网络攻击，以便能够抵消对手试图实现的任何目标。 机器学习似乎是人工智能的一个方面，它已被证明在基于数据分析检测网络威胁和在利用信息系统中的缺陷之前发现威胁方面非常有用。

机器学习帮助计算机根据获得的数据使用和调整算法，从中学习，并了解必要的改进。 从网络安全的角度来看，这意味着机器学习可以让计算机比任何人都更准确地检测威胁并识别任何异常。

传统技术严重依赖过去的结果，不能像人工智能那样即兴发挥。 经典技术无法像 AI 那样解决黑客的最新技术和技巧。 此外，人们每天面临的网络威胁数量对人类来说太多了，人工智能可以更好地管理。

2. 人工智能驱动的密码保护和认证

密码一直是一种非常薄弱的​​安全控制，它们通常是网络犯罪分子与我们身份之间的唯一联系。 生物识别身份验证被评估为密码的替代方案，但它不是很方便，攻击者也可以轻松绕过这些控制。 开发人员正在利用 AI 来改进当前的生物识别身份验证并消除任何缺陷，使其成为一个强大的应用程序。

一个例子是苹果的人脸识别技术，目前在他们的 iPhone X 智能手机上使用。 该设备称为 Face ID，通过内置的红外传感器和神经引擎检测用户的面部特征。 AI 软件通过识别关键的相似性和模式来生成复杂的面部模型。

苹果认为，这项技术有百万分之一的概率欺骗人工智能并以另一张面孔打开应用程序。 AI 设备架构还可以在各种光照条件下工作，以补偿新发型、增加面部毛发、穿连帽衫等变化。

3. 网络钓鱼检测和预防控制中的人工智能和机器学习

网络钓鱼是最常用的网络攻击方法之一，黑客试图通过网络钓鱼攻击传递其有效载荷。 网络钓鱼电子邮件非常普遍； 事实上，每 99 封电子邮件中就有一封是未遂攻击。 一旦打开，电子邮件将包含一个链接，诱使受害者在他们的设备上安装恶意软件或黑客最喜欢的勒索软件之一。 幸运的是，人工智能和机器学习将在缓解和阻止网络钓鱼攻击方面发挥重要作用。

AI 和 ML 可以识别和跟踪超过 10,000 个活跃的网络钓鱼源，并且响应速度比人类快得多。 AI 和 ML 还致力于监控来自世界各地的网络钓鱼威胁，其对网络钓鱼活动的了解不仅限于任何一个地理区域。 AI 还可以快速区分假冒网站和有效网站。

4. 在漏洞管理中使用 AI 和 ML

几乎每个业务流程都包含信息技术 (IT)。 仅今年一年，就记录了超过 2,000 个独特的漏洞。 用人工或传统技术管理所有这些是非常困难的。 然而，人工智能将更容易接近这一点。

基于 AI 和 ML 的系统不允许在线威胁利用漏洞。 相反，这些基于人工智能的系统有效地搜索企业信息系统中可能存在的缺陷，并通过成功整合各种变量来实现这一目标，例如暗网黑客论坛、黑客可信度、使用的趋势等。 这些系统可以分析这些变量并使用这些知识来决定何时以及如何攻击易受攻击的目标。

5. 网络安全与人工智能

人工智能将使我们的生活更轻松，但也会导致我们目前使用的许多技术过时。 它还可能导致某些职位或工作变得过时。 网络安全的两个基本方面是安全策略制定和组织的网络拓扑。

通常，这两项任务都非常耗时，并且需要大量的人力和时间。 我们现在可以使用人工智能通过分析和研究网络流量动态并推荐策略和程序来自动化这些过程。 这不仅节省了时间，还节省了我们可以投入到技术发展和增强领域的大量精力和金钱。

6. 使用 AI 进行行为分析

AI 的行为分析能力是我们安全改进的另一个令人兴奋的增强。 这归结为 ML 算法可以通过研究如何使用您的计算机或其他智能设备以及您最喜欢的在线平台来学习和构建行为模式。 详细信息可以包括从您通常的登录时间到您的短信和浏览模式的所有内容。

如果 AI 算法在任何时候发现您的正常模式之外的不规则行为或动作，它可以将其识别为由可疑用户执行或阻止个人。 触发 AI 算法的行为可以是大规模的在线购物狂潮，产品被运送到您以外的地址，上传、下载的突然增加或存档文件中文档的一般传输，或者打字速度的突然变化。

人工智能如何降低数据泄露的成本？

凭借人工智能的独创性，识别网络安全漏洞可以帮助消费者保护他们的私人信息。

由于大多数网站都包含一定数量的已知漏洞，因此黑客经常针对那些拥有最多个人数据的网站。 在大多数情况下，这很容易完成，无需用户的积极参与和意识。 让我们探索如何使用 AI 来应对各个行业对个人信息的威胁。

银行业

异常检测是一种使用人工智能识别复杂世界中异常活动的技术。 例如，当客户意外地从他们的银行账户中提取了一笔可疑的大笔款项时。 此活动将超出此特定客户的“自然行为”界限，并且客户和银行都将被告知此异常活动。

信用卡欺诈和滥用是银行业的主要问题之一。 人工智能使用误用识别技术帮助最大限度地减少这些威胁。 在这里，计算机根据系统中内置的先前规则识别信用卡欺诈或滥用。 每个记录在案的入侵都有一个独特的签名。 类似的签名描述了入侵特征。 通常，签名会有类似的缺陷。 当设备检测到这些签名之一时，银行会收到警报。

银行面临的另一个问题是贷款申请欺诈。 AI 用于快速分析有关申请人真实性的信息，并检测所提供数据中的异常行为或异常情况，例如可疑的住宅或商业地址。 通过在申请过程中比平时更早地删除欺诈性贷款申请，可以限制或完全消除欺诈行为，并且可以花更多时间审查合法申请。

保险

由于保险公司收集了大量有关个人和企业的数据，保险公司已成为黑客的宝贵目标。 可以理解的是，在降低安全风险的同时保持竞争力的需求促使公司将其产品数字化并投资于新的电子平台。 然而，这项投资引发了其他新兴的网络安全威胁。

当客户提交保险申请时，假定准保单持有人将提供准确的详细信息。 尽管如此，少数候选人也会伪造数据来操纵他们从保险公司收到的费率。

为了解决这个问题，保险公司使用人工智能分析申请人的在线网络资料，声称所提供的数据不是欺诈性的。 例如，人工智能将检查潜在投保人的照片、帖子和信息，以验证他们提交的详细信息。 这种技术在检测欺诈性提交方面是成功的。

AI 还可用于根据已知的欺诈趋势优化保险索赔评估和过滤。 此程序不仅可以标记潜在的虚假索赔以供进一步调查，它还具有自动检测合法索赔和简化审批和付款的额外好处。 这降低了保险公司的成本，并有助于降低客户的价格。

卫生保健

医疗保健中的隐私和保护很复杂，因为成千上万的人可以访问患者数据。 每天手动评估患者数据交互的数量是不切实际的。 此外，当患者的数据链接到互联网时，隐私和安全受到侵犯的可能性更大。

AI 能够在单个事务中每秒扫描患者数据，并评估与每个事务相关的不同因素，例如访问区域、登录数量和每次登录工作的时间长度。 如果工作人员的账户几乎在同一时刻突然访问了 10,000 名患者的档案，人工智能会检测到这种异常行为并发出警报。

包括起搏器和胰岛素泵在内的医疗设备在世界范围内普遍使用，并为患者带来了显着的益处。 然而，此类设备容易受到攻击，因为许多设备没有充分利用设备保护和隐私所需的操作系统版本。 安全研究人员检查了医疗设备的漏洞，使病毒能够传播到患者的起搏器设备。

起搏器用于电击患者。 在这些情况下，使用异常检测（如上所述），正在实施人工智能来检测发送到计算机的异常指令。 AI 将持续跟踪系统，而无需依赖制造商就漏洞向医院和患者发出警告。

当今在网络安全中使用 AI 的公司

人工智能，包括神经网络、机器学习、分析及其针对特定任务的相关算法，允许系统通过经验学习。 对于网络安全，人工智能的机器学习子集最有用——至少在我们目前的人工智能发展阶段是这样。

虽然很少使用“真正的”认知人工智能，但机器学习也可以提供从传统的、基于签名的防病毒和网络安全策略到更广泛的数据收集和分析方法的垫脚石。

微软、谷歌、亚马逊和许多其他初创企业正在从使用旨在适应不同类型入侵的基于规则的技术转变为部署机器学习算法来分析大量数据以启用身份验证以阻止黑客入侵获得对用户帐户的访问权限。

显然，黑客本身具有难以置信的弹性，他们也可能使用机器学习来制造不同的破坏来压倒新的安全系统。

例如，他们可能会了解企业如何训练他们的系统并使用所述数据来规避或欺骗算法。 主要的云服务提供商痛苦地意识到敌人是一个移动的目标，但声称新的基于云的网络托管技术应该帮助好人打破平衡。

即使在用户签名后，谷歌也会搜索违规行为以找到黑客。 随着机器学习能够分析多个独特的数据集，捕获未经授权的登录不再是简单的是或否。谷歌在用户会话期间跟踪不同的行为因素。 最初看起来可信但随后显示出他们不是他们所说的人的迹象的人将​​在造成任何损害之前被谷歌的软件踢出

除了使用机器学习来保护他们自己的基础设施和网络服务之外，亚马逊和微软还为他们的客户提供相同的技术。 亚马逊的 Macie 服务使用机器学习来识别来自客户的机密数据，如 Netflix 和公司信息，然后监控谁在访问它以及何时访问它，从而提醒组织注意可疑行为。 亚马逊的 GuardDuty 跟踪网络中的破坏性或非法行为。 该服务还看到工人做他们不应该做的事情，比如在工作中挖掘比特币。

结论

虽然让人工智能完全接管的想法非常诱人，但我们必须记住，人工智能由很多东西组成，因此适应性很强。 人工智能在创造网络安全奇迹的同时，也为恶意目的向黑客入侵。 如果落入坏人之手，它可能会造成指数级伤害，并对网络安全构成更大的威胁。

随着技术的进步，我们的全球朋友和盟友也在改进他们的攻击策略、工具和技术。 毫无疑问，人工智能非常有用，但它有点像一把双刃剑。 AI 和 ML 可用于在攻击发生之前检测和预防攻击。 随着人工智能取得更多进展，我们确实将见证这项技术能走多远，以及它将在多少方面造福我们和我们的后代。