網絡安全中的人工智能：角色、影響、應用和公司名單

介紹

隨著科技的進步，網絡犯罪也越來越多，越來越複雜。 網絡犯罪分子正在發動複雜的攻擊，將現代安全系統置於危險之中。 因此，網絡安全行業也在不斷發展，以滿足公司日益增長的安全需求。 但是，安全專業人員的這些防禦策略也可能在某些時候失敗。

為了提高遊戲水平並增強漏洞檢測機制，公司正在選擇人工智能 (AI)。 網絡安全中的人工智能正在幫助公司保護他們的防禦機制。 它還幫助他們更好地分析網絡犯罪。

人工智能對網絡安全有何影響？

公司現在比以往任何時候都更加關注網絡安全。 這是因為高級網絡安全攻擊已使公司因數據洩露而損失數百萬美元。 它首先設計一個多層安全系統，以保護網絡基礎設施。 第一步是安裝將過濾掉​​網絡流量的防火牆。

然後，防病毒軟件用於清除基礎設施中的惡意文件和病毒。 作為其災難恢復計劃的一部分，會執行定期數據備份。

而且，這就是人工智能的用武之地。

人工智能通過分析用戶行為和研究模式幫助專業人士識別網絡中的違規行為，從而影響了安全性。 安全專業人員現在可以使用 AI 研究網絡數據並檢測漏洞以防止有害攻擊。 人工智能將通過以下方式幫助增強傳統的安全方法——

• 高級人工智能安全工具將用於監控和響應安全事件
• 現代防火牆將具有內置的機器學習技術，可以輕鬆檢測網絡流量中的常見模式並在被認為是惡意的情況下將其刪除
• 使用 AI 中的自然語言處理功能，安全專業人員可以檢測網絡攻擊的來源。 自然語言處理還有助於分析漏洞
• 掃描互聯網數據並使用預測分析將提前識別惡意威脅
• 條件訪問和身份驗證的更高安全性

人工智能在網絡安全中的另一個重要啟示 是生物識別登錄系統。 這些是使用指紋、視網膜掃描和掌紋的極其安全的登錄。 密碼可以與此生物識別信息一起使用以安全登錄。這種方法用於組織中的員工登錄，甚至用於智能手機。

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網絡安全中的應用

機器學習是人工智能的一個非常重要的子集，如今也被企業用來增強其安全系統。 除了幫助安全專家檢測惡意攻擊外，它還有以下應用——

移動端點安全

機器學習用於移動端點安全，因為智能手機、平板電腦和筆記本電腦都容易受到網絡攻擊。 一家名為 Wandera 的公司最近推出了其機器學習驅動的威脅檢測引擎，名為 MI: RIAM 。 該引擎已成功檢測到多個針對移動端點的重新打包的 SLocker Ransomware 痕跡。

沒有零日漏洞

零日漏洞對安全專業人員來說是全新的威脅，他或她還沒有解決方案或補丁來修復它。 零日意味著專業人員有零日來解決問題，並且他們可能已經被攻擊者利用。 這些威脅有時出現在不安全的物聯網設備中。

機器學習算法可以通過分析網絡流量中的異常來檢測零日威脅。 使用機器學習刪除漏洞並防止補丁漏洞。

改進人工分析

機器學習有助於增強網絡安全活動中的人工分析，例如漏洞評估、威脅檢測、網絡分析和端點安全。 ML 算法可以過濾掉網絡中的可疑數據並將其傳遞給人類安全分析師。 因此，警報檢測率會顯著提高。

自動化安全任務

機器學習可以減少重複和無聊的安全任務。 這有助於專業人士專注於重要的工作。 檢查網絡流量、中斷勒索軟件等威脅、清除病毒和分析網絡日誌等任務可以通過機器學習實現自動化。

在機器學習的幫助下，人力安全資源也可以得到有效分配。

在網絡安全中使用人工智能的公司

以下公司使用人工智能驅動的系統來加強其安全基礎設施——

谷歌

他們正在他們的雲視頻智能平台上使用深度學習人工智能係統。 存儲在其云服務器上的視頻由 AI 算法根據其內容和上下文進行分析。 如果發現可能構成威脅的異常，人工智能算法會發送警報。

Gmail 使用機器學習從您的郵件中過濾掉垃圾郵件，以提供一個無憂無慮的環境。 每天有超過 1 億封垃圾郵件被攔截。

IBM

IBM Watson 在其認知培訓中使用機器學習來檢測威脅並創建網絡安全解決方案。 人工智能還減少了耗時的威脅研究任務，並有助於確定安全風險。

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結論

人工智能在網絡安全中的應用 很快將成為開發和處理安全系統的標準做法。 由於可以在任何損害之前檢測到許多有害威脅，因此安全專家將有更多的響應時間來對抗這些惡意攻擊。

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