揭開人工智能在網絡安全中的作用

商業界對人工智能 (AI) 的作用以及我們可以從多元化整合中獲得的網絡安全利益有很多期待和期待。

從提供改進的客戶服務的網站聊天機器人，到生物特徵識別和尖端的客戶數據分析，人工智能和邊緣人工智能將改變我們所知道的世界。這個話題就像夢想一樣被熱議，因為它籠罩在神秘之中人工智能引領一個勇敢的新未來與流行的反烏托邦科幻幻想相衝突，這些幻想描繪了由超智能機器主導的人類。

現在可能是急需一劑現實的時候了，尤其是關於人工智能對我們未來信息安全的影響及其影響主要行業的作用。

最瘋狂的夢想和最糟糕的噩夢都不太可能在短期內實現，但人工智能已經為應用程序帶來了巨大的好處，並有可能以指數方式改善網絡防禦。 雖然人工智能也構成了某些數據和信息威脅，但它將主要用於我們的優勢，並應成為任何組織防禦武器庫的關鍵組成部分。

人工智能和網絡安全如何協同工作？

雖然這個數字時代的物質享受和好處很多，但也帶來了很多弊端。 它最引人注目和最具破壞性的威脅之一是我們的敏感數據和個人信息面臨前所未有的風險。

在過去十年中，發生了數百起身份欺詐事件、重大經濟損失事件，當然還有大規模數據洩露事件。 從本質上講，網絡攻擊很普遍，影響到每個人、企業和政府。 我們正在進入一個網絡犯罪分子可以隨時隨地在世界任何地方實現其目標的時代。 因此，我們對有效和進步的網絡安全的需求從未像現在這樣重要。

典型的網絡攻擊是對手或網絡犯罪分子試圖訪問、修改或以其他方式破壞其目標的計算機系統或網絡。他們是系統的、有計劃的，並利用精心計算的技術來破壞組織和任何相關（通常是關鍵的）業務操作。

雖然未來看起來很黯淡，但具有重要網絡安全應用的技術進步也已經發生。 這些關鍵的遊戲規則改變者之一是由人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 作為其子集開發和輔助的技術和技術。

我們今天看到的是，生物識別登錄越來越多地被用於掃描指紋、視網膜或掌紋來建立安全登錄。 這可以用作獨立的安全措施或與密碼結合使用，並且最常見於智能手機技術中。

網絡安全專家最終證明，密碼極易受到網絡威脅、個人數據、信用卡詳細信息甚至社會安全號碼的影響。 所有這些都是生物識別登錄對網絡安全做出積極貢獻的原因。

AI 可用於識別系統或設備漏洞以及其他可能的惡意行為。 事實上，傳統系統無法跟上每月生成的大量惡意軟件，因此它已成為人工智能進入並解決問題的眾多潛在領域之一。

目前，網絡安全公司正在教人工智能係統通過採用複雜的算法來檢測惡意軟件和未經授權的登錄。 通過這種方式，人工智能和機器學習現在被用於保護基於區塊鏈的加密貨幣、網上銀行、敏感的公司記錄、客戶數據等。

這些系統已經有能力區分勒索軟件和惡意軟件攻擊中最簡單的模式，有效地阻止它們進入網絡或單個系統。 他們還利用超出傳統方法速度的預測功能。 正是因為這個原因

在 AI 上運行的系統解鎖自然語言處理能力，通過帖子、新聞和網絡威脅研究自動收集信息。 這些知識將提供對趨勢、網絡攻擊和預防方法的洞察。 它進一步幫助信息安全公司及時了解當前的威脅和時間框架，並製定主動策略來保護組織。

人工智能將改善網絡安全的 6 種方式

我們都知道，人工智能和機器學習或機器學習將通過多種方式影響我們的未來。 我們已經強調了這些技術將通過為網絡安全提供急需的推動而發揮作用的一些方式。

1. 網絡威脅檢測中的機器學習

組織必須能夠提前檢測到網絡攻擊，以便能夠抵消對手試圖實現的任何目標。 機器學習似乎是人工智能的一個方面，事實證明，它在基於數據分析檢測網絡威脅和在利用信息系統中的缺陷之前發現威脅方面非常有用。

機器學習幫助計算機根據獲得的數據使用和調整算法，從中學習，並了解必要的改進。 從網絡安全的角度來看，這意味著機器學習可以讓計算機比任何人都更準確地檢測威脅並識別任何異常。

傳統技術嚴重依賴過去的結果，不能像人工智能那樣即興發揮。 經典技術無法像 AI 那樣解決黑客的最新技術和技巧。 此外，人們每天面臨的網絡威脅數量對人類來說太多了，人工智能可以更好地管理。

2. 人工智能驅動的密碼保護和認證

密碼一直是一種非常薄弱的​​安全控制，它們通常是網絡犯罪分子與我們身份之間的唯一聯繫。 生物識別身份驗證被評估為密碼的替代方案，但它不是很方便，攻擊者也可以輕鬆繞過這些控制。 開發人員正在利用 AI 來改進當前的生物識別身份驗證並消除任何缺陷，使其成為一個強大的應用程序。

一個例子是蘋果的人臉識別技術，目前在他們的 iPhone X 智能手機上使用。 該設備稱為 Face ID，通過內置的紅外傳感器和神經引擎檢測用戶的面部特徵。 AI 軟件通過識別關鍵的相似性和模式來生成複雜的面部模型。

蘋果認為，這項技術有百萬分之一的概率欺騙人工智能並以另一張面孔打開應用程序。 AI 設備架構還可以在各種光照條件下工作，以補償新髮型、增加面部毛髮、穿連帽衫等變化。

3. 網絡釣魚檢測和預防控制中的人工智能和機器學習

網絡釣魚是最常用的網絡攻擊方法之一，黑客試圖通過網絡釣魚攻擊傳遞其有效載荷。 網絡釣魚電子郵件非常普遍； 事實上，每 99 封電子郵件中就有一封是未遂攻擊。 一旦打開，電子郵件將包含一個鏈接，誘使受害者在他們的設備上安裝惡意軟件或黑客最喜歡的勒索軟件之一。 幸運的是，人工智能和機器學習將在緩解和阻止網絡釣魚攻擊方面發揮重要作用。

AI 和 ML 可以識別和跟踪超過 10,000 個活躍的網絡釣魚源，並且響應速度比人類快得多。 AI 和 ML 還致力於監控來自世界各地的網絡釣魚威脅，其對網絡釣魚活動的了解不僅限於任何一個地理區域。 AI 還可以快速區分假冒網站和有效網站。

4. 在漏洞管理中使用 AI 和 ML

幾乎每個業務流程都包含信息技術 (IT)。 僅今年一年，就記錄了超過 2,000 個獨特的漏洞。 用人工或傳統技術管理所有這些是非常困難的。 然而，人工智能將更容易接近這一點。

基於 AI 和 ML 的系統不允許在線威脅利用漏洞。 相反，這些基於人工智能的系統有效地搜索企業信息系統中可能存在的缺陷，並通過成功整合各種變量來實現這一目標，例如暗網黑客論壇、黑客可信度、使用的趨勢等。 這些系統可以分析這些變量並使用這些知識來決定何時以及如何攻擊易受攻擊的目標。

5. 網絡安全與人工智能

人工智能將使我們的生活更輕鬆，但也會導致我們目前使用的許多技術過時。 它還可能導致某些職位或工作變得過時。 網絡安全的兩個基本方面是安全策略制定和組織的網絡拓撲。

通常，這兩項任務都非常耗時，並且需要大量的人力和時間。 我們現在可以使用人工智能通過分析和研究網絡流量動態並推薦策略和程序來自動化這些過程。 這不僅節省了時間，還節省了我們可以投入到技術發展和增強領域的大量精力和金錢。

6. 使用 AI 進行行為分析

AI 的行為分析能力是我們安全改進的另一個令人興奮的增強。 這歸結為 ML 算法可以通過研究如何使用您的計算機或其他智能設備以及您最喜歡的在線平台來學習和構建行為模式。 詳細信息可以包括從您通常的登錄時間到您的短信和瀏覽模式的所有內容。

如果 AI 算法在任何時候發現您的正常模式之外的不規則行為或動作，它可以將其識別為由可疑用戶執行或阻止個人。 觸發人工智能算法的行為可以是任何事情，比如大規模的在線購物，產品被運送到您以外的地址，上傳、下載的突然增加或存檔文件中文檔的一般傳輸，或者打字速度的突然變化。

人工智能如何降低數據洩露的成本？

憑藉人工智能的獨創性，識別網絡安全漏洞可以幫助消費者保護他們的私人信息。

由於大多數網站都包含一定數量的已知漏洞，因此黑客經常針對那些擁有最多個人數據的網站。 在大多數情況下，這很容易完成，無需用戶的積極參與和意識。 讓我們探索如何使用 AI 來應對各個行業對個人信息的威脅。

銀行業

異常檢測是一種使用人工智能識別複雜世界中異常活動的技術。 例如，當客戶意外地從他們的銀行賬戶中提取了一筆可疑的大筆款項時。 此活動將超出此特定客戶的“自然行為”界限，並且客戶和銀行都將被告知此異常活動。

信用卡欺詐和濫用是銀行業的主要問題之一。 人工智能使用誤用識別技術幫助最大限度地減少這些威脅。 在這裡，計算機根據系統中內置的先前規則識別信用卡欺詐或濫用。 每個記錄在案的入侵都有一個獨特的簽名。 類似的簽名描述了入侵特徵。 通常，簽名會有類似的缺陷。 當設備檢測到這些簽名之一時，銀行會收到警報。

銀行面臨的另一個問題是貸款申請欺詐。 AI 用於快速分析有關申請人真實性的信息，並檢測所提供數據中的異常行為或異常情況，例如可疑的住宅或商業地址。 通過在申請過程中比平時更早地刪除欺詐性貸款申請，可以限製或完全消除欺詐行為，並且可以花更多時間審查合法申請。

保險

由於保險公司收集了大量有關個人和企業的數據，保險公司已成為黑客的寶貴目標。 可以理解的是，在降低安全風險的同時保持競爭力的需求促使公司將其產品數字化並投資於新的電子平台。 然而，這項投資引發了其他新興的網絡安全威脅。

當客戶提交保險申請時，假定准保單持有人將提供準確的詳細信息。 儘管如此，少數候選人也會偽造數據來操縱他們從保險公司收到的費率。

為了解決這個問題，保險公司使用人工智能分析申請人的在線網絡資料，聲稱所提供的數據不是欺詐性的。 例如，人工智能將檢查潛在投保人的照片、帖子和信息，以驗證他們提交的詳細信息。 這種技術在檢測欺詐性提交方面是成功的。

AI 還可用於根據已知的欺詐趨勢優化保險索賠評估和過濾。 此程序不僅可以標記潛在的虛假索賠以供進一步調查，它還具有自動檢測合法索賠和簡化審批和付款的額外好處。 這降低了保險公司的成本，並有助於降低客戶的價格。

衛生保健

醫療保健中的隱私和保護很複雜，因為成千上萬的人可以訪問患者數據。 每天手動評估患者數據交互的數量是不切實際的。 此外，當患者的數據鏈接到互聯網時，隱私和安全受到侵犯的可能性更大。

AI 能夠在單個事務中每秒掃描患者數據，並評估與每個事務相關的不同因素，例如訪問區域、登錄數量和每次登錄工作的時間長度。 如果工作人員的賬戶幾乎在同一時刻突然訪問了 10,000 名患者的檔案，人工智能會檢測到這種異常行為並發出警報。

包括起搏器和胰島素泵在內的醫療設備在世界範圍內普遍使用，並為患者帶來了顯著的益處。 然而，此類設備容易受到攻擊，因為許多設備沒有充分利用設備保護和隱私所需的操作系統版本。 安全研究人員檢查了醫療設備的漏洞，使病毒能夠傳播到患者的起搏器設備。

起搏器用於電擊患者。 在這些情況下，使用異常檢測（如上所述），正在實施人工智能來檢測發送到計算機的異常指令。 AI 將持續跟踪系統，而無需依賴製造商就漏洞向醫院和患者發出警告。

當今在網絡安全中使用 AI 的公司

人工智能，包括神經網絡、機器學習、分析及其針對特定任務的相關算法，允許系統通過經驗學習。 對於網絡安全，人工智能的機器學習子集最有用——至少在我們目前的人工智能發展階段是這樣。

儘管很少使用“真正的”認知人工智能，但機器學習也可以提供從傳統的、基於簽名的防病毒和網絡安全策略到更廣泛的數據收集和分析方法的墊腳石。

微軟、谷歌、亞馬遜和許多其他初創企業正在從使用旨在適應不同類型入侵的基於規則的技術轉變為部署機器學習算法來分析大量數據以啟用身份驗證以阻止黑客入侵獲得對用戶帳戶的訪問權限。

顯然，黑客本身俱有難以置信的彈性，他們也可能使用機器學習來製造不同的破壞來壓倒新的安全系統。

例如，他們可能會了解企業如何訓練他們的系統並使用所述數據來規避或欺騙算法。 主要的雲服務提供商痛苦地意識到敵人是一個移動的目標，但聲稱新的基於雲的網絡託管技術應該幫助好人打破平衡。

即使在用戶簽名後，谷歌也會搜索違規行為以找到黑客。 隨著機器學習能夠分析多個獨特的數據集，捕獲未經授權的登錄不再是簡單的“是”或“否”。Google 在用戶會話期間跟踪不同的行為因素。 最初看起來可信但隨後顯示出他們不是他們所說的人的跡象的人將在造成任何損害之前被谷歌的軟件踢出

除了使用機器學習來保護他們自己的基礎設施和網絡服務之外，亞馬遜和微軟還為他們的客戶提供相同的技術。 亞馬遜的 Macie 服務使用機器學習來識別來自客戶的機密數據，例如 Netflix 和公司信息，然後監控誰在訪問它以及何時訪問它，提醒組織注意可疑行為。 亞馬遜的 GuardDuty 跟踪網絡中的破壞性或非法行為。 該服務還看到工人做他們不應該做的事情，比如在工作中挖掘比特幣。

結論

雖然讓人工智能完全接管的想法非常誘人，但我們必須記住，人工智能由很多東西組成，因此適應性很強。 人工智能在創造網絡安全奇蹟的同時，也為惡意目的向黑客入侵。 如果落入壞人之手，它可能會造成指數級傷害，並對網絡安全構成更大的威脅。

隨著技術的進步，我們的全球朋友和盟友也在改進他們的攻擊策略、工具和技術。 毫無疑問，人工智能非常有用，但它有點像一把雙刃劍。 AI 和 ML 可用於在攻擊發生之前檢測和預防攻擊。 隨著人工智能取得更多進展，我們確實將見證這項技術能走多遠，以及它將在多少方面造福我們和我們的後代。