利用人工智慧強化網路安全防護

人工智慧在保護有價值且易受攻擊的資料方面前景廣闊，但安全團隊要充分利用它卻面臨挑戰。

資料的價值不斷增加，成為現代商業的核心，但也面臨更多攻擊的風險。混合雲和遠距工作的普及讓不良行為者有更多機會進行攻擊。因此，威脅情勢不斷變化，監管也變得更加困難。

隨著攻擊途徑的不斷增加，管理龐大的資訊量也帶來了資料過載的問題，給緊張的勞動力增加了更大的壓力。此外，新的應用程式和IT基礎設施的引入以及技能短缺也使情況變得更加複雜。因此，在當今以數位為先的世界中，安全常常無法滿足日益增長的需求，這並不令人感到意外。

這就要求IT管理者迅速尋找方法，將各種不同的元素整合到一個統一的防禦體系中。幸運的是，隨著下一代人工智慧工具的廣泛應用，IT管理人員可以利用這項技術來應對潛在的攻擊。

複雜的安全狀況

為了更有效地監控其IT安全基礎設施和處理不斷增長的資料量，組織需要具備高度的專業知識和投入大量時間。然而，這常常使得組織和IT領導者在面對攻擊者時感到處於不利地位。此外，由於環境的高度多樣化，採用了許多不同的安全方法。例如，保護端點與保護雲端中的S3儲存桶是完全不同的。為了解決這些挑戰，人工智慧技術應運而生。透過利用人工智慧，組織可以更好地應對複雜的安全威脅和攻擊，自動化監控和分析大量的安全數據，並及時發現異常行為。這項技術的引入將極大地提高組織在安全防護方面的能力，並使其能夠更快速和準確地應對不同類型的安全風險。

傳統人工智慧在分類方面非常有效，對於在不同的IT環境中篩選和排序事件特別有用。在這些環境中，總是會存在一些可能是「不好的」活動，但其中80%可能是無害的。然而，惡意活動的機會始終存在。沒有人希望錯過攻擊或與資料相關的問題，因為這可能導致所有事情都被列為重要問題。幸運的是，人工智慧擅長將事件按照優先順序從高到低進行排名，確保行動和努力可以集中在最迫切需要的地方。因此，傳統人工智慧在IT環境中的應用具有重要意義。

隨著生成式人工智慧的應用，我們迎來了另一個防禦前沿。利用自然語言處理(NLP)技術，可以對長期存在的技能短缺問題產生實質的影響。透過將安全警報轉化為簡明易懂的英文，安全團隊能夠及時獲得明確且可以立即採取行動的通知。

經濟壓力與快速行動

當然，安全團隊不想成為組織的障礙，也不想妨礙業務發展計畫。安全領導者及其團隊面臨的基本問題是「如何更快地行動?」為了實現這一目標，其必須能夠快速、準確地從IT環境中獲取洞察。只有這樣，才能更好地防禦攻擊。

不幸的是，安全團隊無法擺脫經濟環境對他們的影響。在資源有限的情況下，他們面臨更多任務的壓力。因此，他們需要簡化營運並提高效率。但由於攻擊面不斷擴大，威脅等級不斷增加，這變得特別困難。

基於人工智慧的安全工具提供了一種方法來幫助減輕部分壓力，超過一半的高階主管(52%)已經認識到人工智慧將幫助其更好地分配資源、能力或技能。然而，還有一個障礙需要克服。從本質上講，安全專業人員總體上並不信任IT，人工智慧輸出也不例外。人們會質疑其所提供的數據的有效性及其見解的來源。如果沒有透明度，就很難建立信任，因此開放性必須成為任何人工智慧實施的核心。

組裝最正確的基於人工智慧的工具，並不是一項一次性任務。到2025年，人工智慧安全預算預計將比2021年增加116%，因為企業在快速有效地保護現在的同時，也正在規劃未來。選擇正確的技術合作夥伴將是這項策略的基石。網路犯罪分子只需要幸運一次，但防禦必須始終發揮作用。

總之，人工智慧(AI)在網路安全領域的應用已經成為一種趨勢，可以透過提高偵測準確性、加強即時回應和降低誤報率等方式來增強網路安全防禦。以下是一些利用人工智慧增強網路安全防禦的方法：

1、威脅偵測和分析：

行為分析：使用機器學習演算法來分析網路中的正常和異常行為，以便及時檢測潛在的威脅。

異常檢測：AI可以透過學習正常網路活動的模式，識別出與這些模式不符的異常活動，從而快速發現潛在的攻擊。

2、入侵偵測系統(IDS)：

深度學習：利用深度學習技術，可以更精確地偵測複雜的入侵行為，包括未知威脅。

即時監測：AI可以即時監測網路流量，及時發現異常行為，提高入侵的偵測速度。

3、自動化回應：

智慧反制措施：AI可以自動識別並採取反制措施，例如封鎖攻擊者、調整網路配置或隔離受感染的系統，以減輕攻擊造成的損害。

自動修復：AI可以協助自動修復受到攻擊的系統，減少對人工幹預的依賴。

4、惡意軟體偵測：

特徵分析：利用AI對惡意軟體的特徵進行分析，提升偵測的準確性。

行為分析：基於機器學習的行為分析可以偵測惡意軟體的變種，即使其具有新的特徵。

5、使用者驗證：

生物特徵辨識：利用人工智慧技術進行生物特徵識別，如指紋、虹膜掃描等，加強使用者驗證的安全性。

行為分析：使用AI分析使用者的正常行為模式，以便及時偵測到潛在的身分盜竊行為。

6、資料隱私保護：

敏感資料監控：利用AI監控和識別網路中的敏感數據，及時發現潛在的資料外洩風險。

加密技術：AI可以幫助改進和最佳化加密演算法，提高資料傳輸和儲存的安全性。

綜合利用人工智慧技術，網路安全防禦系統可以更聰明、即時地應對各種威脅，提高網路安全的水平。然而，應該注意到AI在網路安全中也面臨一些挑戰，例如對抗對抗性攻擊、隱私保護等問題，因此在實際應用中需要謹慎考慮安全和道德問題。

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