人工智能在保护有价值且易受攻击的数据方面前景广阔,但安全团队要充分利用它却面临挑战。
数据的价值不断增加,成为现代商业的核心,但也面临更多攻击的风险。混合云和远程工作的普及让不良行为者有更多机会进行攻击。因此,威胁形势不断变化,监管也变得更加困难。
随着攻击途径的不断增加,管理庞大的信息量也带来了数据过载的问题,给紧张的劳动力增加了更大的压力。此外,新的应用程序和IT基础设施的引入以及技能短缺也使情况变得更加复杂。因此,在当今以数字为先的世界中,安全常常无法满足日益增长的需求,这并不令人感到意外。
这就要求IT管理人员迅速寻找方法,将各种不同的元素整合到一个统一的防御体系中。幸运的是,随着下一代人工智能工具的广泛应用,IT管理人员可以利用这项技术来应对潜在的攻击。
复杂的安全形势
为了更有效地监控其IT安全基础设施和处理不断增长的数据量,组织需要具备高度的专业知识和投入大量时间。然而,这常常使得组织和IT领导者感到在面对攻击者时处于不利地位。此外,由于环境的高度多样化,采用了许多不同的安全方法。例如,保护端点与保护云中的S3存储桶是完全不同的。为了解决这些挑战,人工智能技术应运而生。通过利用人工智能,组织可以更好地应对复杂的安全威胁和攻击,自动化监控和分析大量的安全数据,并及时发现异常行为。这一技术的引入将极大地提高组织在安全防护方面的能力,并使其能够更加快速和准确地应对不同类型的安全风险。
传统人工智能在分类方面非常有效,对于在不同的IT环境中筛选和排序事件特别有用。在这些环境中,总会存在一些可能是“不好的”活动,但其中80%可能是无害的。然而,恶意活动的机会始终存在。没有人希望错过一次攻击或与数据相关的问题,因为这可能导致所有事情都被列为重要问题。幸运的是,人工智能擅长将事件按照优先级从高到低进行排名,确保行动和努力可以集中在最迫切需要的地方。因此,传统人工智能在IT环境中的应用具有重要意义。
随着生成式人工智能的应用,我们迎来了另一个防御前沿。利用自然语言处理(NLP)技术,可以对长期存在的技能短缺问题产生实质性的影响。通过将安全警报转化为简明易懂的英文,安全团队能够及时获得明确且可以立即采取行动的通知。
经济压力与快速行动
当然,安全团队不想成为组织的障碍,也不想妨碍业务发展计划。安全领导者及其团队面临的基本问题是“如何更快地行动?”为了实现这一目标,其必须能够快速、准确地从IT环境中获取洞察。只有这样,才能更好地防御攻击。
不幸的是,安全团队无法摆脱经济环境对他们的影响。在资源有限的情况下,他们面临着更多任务的压力。因此,他们需要简化运营并提高效率。但由于攻击面不断扩大,威胁级别不断增加,这变得尤为困难。
基于人工智能的安全工具提供了一种方法来帮助减轻部分压力,超过一半的高管(52%)已经认识到人工智能将帮助其更好地分配资源、能力或技能。然而,还有一个障碍需要克服。从本质上讲,安全专业人员总体上并不信任IT,人工智能输出也不例外。人们会质疑其提供的数据的有效性及其见解的来源。如果没有透明度,就很难建立信任,因此开放性必须成为任何人工智能实施的核心。
组装最正确的基于人工智能的工具,并不是一项一次性任务。到2025年,人工智能安全预算预计将比2021年增加116%,因为企业在快速有效地保护现在的同时,也在规划未来。选择正确的技术合作伙伴将是这一战略的基石。网络犯罪分子只需要幸运一次,但防御必须始终发挥作用。
总之,人工智能(AI)在网络安全领域的应用已经成为一种趋势,可以通过提高检测准确性、加强实时响应和降低误报率等方式来增强网络安全防御。以下是一些利用人工智能强化网络安全防护的方法:
1、威胁检测和分析:
行为分析:使用机器学习算法来分析网络中的正常和异常行为,以便及时检测潜在的威胁。
异常检测:AI可以通过学习正常网络活动的模式,识别出与这些模式不符的异常活动,从而快速发现潜在的攻击。
2、入侵检测系统(IDS):
深度学习:利用深度学习技术,可以更准确地检测复杂的入侵行为,包括未知威胁。
实时监测:AI可以实时监测网络流量,及时发现异常行为,提高对入侵的检测速度。
3、自动化响应:
智能反制措施:AI可以自动识别并采取反制措施,例如封锁攻击者、调整网络配置或隔离受感染的系统,以减轻攻击造成的损害。
自动修复:AI可以协助自动修复受到攻击的系统,减少对人工干预的依赖。
4、恶意软件检测:
特征分析:利用AI对恶意软件的特征进行分析,提高检测的准确性。
行为分析:基于机器学习的行为分析可以检测恶意软件的变种,即使其具有新的特征。
5、用户身份验证:
生物特征识别:利用人工智能技术进行生物特征识别,如指纹、虹膜扫描等,加强用户身份验证的安全性。
行为分析:使用AI分析用户的正常行为模式,从而及时检测到潜在的身份盗窃行为。
6、数据隐私保护:
敏感数据监控:利用AI监控和识别网络中的敏感数据,及时发现潜在的数据泄露风险。
加密技术:AI可以帮助改进和优化加密算法,提高数据传输和存储的安全性。
综合利用人工智能技术,网络安全防御系统可以更加智能、实时地应对各种威胁,提高网络安全的水平。然而,应该注意到AI在网络安全中也面临一些挑战,例如对抗对抗性攻击、隐私保护等问题,因此在实际应用中需要谨慎考虑安全和道德问题。
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