網路安全中的人工智慧

為什麼人工智慧在網路安全中變得如此重要？

這種嚴重依賴背後的原因在於科技的快速發展。這大大增加了網路攻擊的複雜性和頻率。因此，安全團隊現在需要人工智慧、機器學習等尖端技術來有效應對不斷變化的威脅。

但是人工智慧到底能做什麼傳統方法做不到的事呢？
人工智慧在高階威脅偵測中的作用
人工智慧可以即時對網路安全應用程式進行威脅分析，分析範圍比人類分析師大得多。它就像一個不知疲倦的數位哨兵，透過網路環境不斷掃描和處理資訊。

人工智慧演算法的任務是檢查整個網路流量並分析使用者行為。他們非常準確地找出異常情況和潛在威脅。透過這種方式，安全部門將可以快速檢測到此類非典型活動，包括零時差漏洞和外部授予的存取權限，否則傳統方式可能無法觀察到這些活動。

人工智慧驅動的威脅偵測的主要優點：

進階威脅辨識：人工智慧可以偵測人類分析師可能忽略的微妙模式和相關性。快速
回應時間：即時檢查可以快速回應潛在的安全漏洞。

減少警報疲勞：人工智慧對警報進行排序和排名，這使得安全團隊只專注於真正的威脅。

採取積極主動的立場：預測分析有助於預測和預防未來的攻擊。

人工智慧在網路安全威脅偵測的 15 個創新應用
人工智慧有 15 種方式支援完整的控制通道，這正在顛覆網路世界。

高級異常檢測：人工智慧程式可以透過分析過去的記錄資料進行自我學習，如果資料與其記錄不同，則可以極快地報告正常行為，在這種情況下

系統可能會將其解釋為安全漏洞確實

預測分析

：機器學習模型透過分析過去的網路攻擊和目前的市場走勢來預測未來的網路威脅。

行為生物辨識

：人工智慧會持續關注可能導致未經授權的存取錯誤的異常客戶行為並阻止它們。

即時威脅情報

：人工智慧即時挖掘可用的全球威脅訊息，並最終成為最新全球威脅的每日簡報來源。

自動事件回應

：使用以人工智慧為中心的模組，能夠在出現潛在威脅時自動提供補救措施。

用於惡意軟體偵測的深度學習
：更強大的演算法現在能夠自信地識別和描述新的惡意軟體種類。 用於網路釣魚偵測的自然語言處理

：人工智慧使用一包電子郵件內容和元資料來針對所謂的複雜網路釣魚嘗試提供起訴。

網路流量分析

：機器學習系統為醫生提供網路流量的即時監控服務，然後醫生使用這些資訊來識別網路中的正常和異常流量。

用戶和實體行為分析(UEBA)

：透過人工智慧工具密切關注用戶行為，同化正常用戶配置文件，從而可以使用UEBA 解決方案檢測異常用戶操作和未經授權的帳戶訪問的人是網路犯罪的受害者，例如身分憑證被盜或其他駭客攻擊，因為此類現有應用程式結合了與人類相關的流程和安全機制。

自適應安全協定

：同時確保自動防毒更新

用於存取控制的臉部辨識：

人工智慧增強的臉部辨識為實體和數位存取提供了額外的安全等級。

語音辨識認證

：先進的人工智慧演算法可以透過語音模式驗證使用者身分。

人工智慧驅動的漏洞評估

：機器學習模型可以預測系統和應用程式中的潛在漏洞。

自動修補程式管理

：人工智慧根據風險評估決定安全修補程式的優先順序並自動套用。

用於威脅分析的可解釋人工智慧：透明的人工智慧模型提供對其決策過程的洞察，從而增加信任並實現更好的戰略方法。

克服人工智慧驅動的網路安全挑戰

資料品質：如果沒有大量的訓練數據，人工智慧模型就無法正常運作。擁有高品質且完整的數據是準確檢測威脅的必要條件。

隱私權問題：在敏感資料分析中使用人工智慧會導致必須解決的關鍵隱私問題。

AI 模型安全：保護 AI 模型免受對抗性攻擊是最近網路安全社群的關鍵問題。

技能差距：實施和管理人工智慧驅動的網路安全解決方案需要高素質的人員，這通常是一項艱鉅的任務。

總之，組織應先維護資料治理、隱私權政策以及人工智慧安全研究和勞動力發展的預算。

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