人工智能正在改变网络安全的格局。本文的优势表明，通过实施人工智能系统，组织将能够提高检测和响应速度，并更积极地预测和处理新出现的威胁。
什么是人工智能(AI)？
人工智能是一种由机器展示的智能，而不是由人类和其他动物展示的自然智能。人工智能应用程序可以分析数据并自行做出决定，无需人工干预。
人工智能是通过评估人脑的过程和研究人脑的模式来实现的。这些威胁调查导致了智能软件、系统或人工智能解决方案的创建。
人工智能的基础是基于所谓的人工智能图灵测试。人工智能中的图灵测试是一种确定机器是否能表现出与人类无法区分的行为的方法。如果这个问题的答案是肯定的，那么这台机器就通过了图灵测试，被认为是智能的。
人工智能的三个主要组成部分是:
- 人工智能学习是从经验中获取新知识或技能的过程。
- 推理是从一组前提中得出逻辑结论的能力。
- 自我纠正是识别和纠正错误的能力。
人工智能在网络安全中的作用是什么？
人工智能在网络安全方面的作用是帮助组织降低入侵风险，并改善其整体安全状况。人工智能通过从过去的数据中学习来识别模式和趋势，从而在网络安全中发挥作用。然后，这些信息被用来预测未来的袭击。人工智能驱动的系统还可以配置为自动响应威胁，并在更快的时间内对抗网络威胁。
随着企业攻击面不断发展和演变，分析和增强网络威胁和网络攻击不再是人类面临的挑战。根据组织的大小，必须处理多达数千亿的时变信号，以正确地计算风险。
为了应对这一前所未有的挑战，神经网络等人工智能工具和方法不断发展，以更有效和高效的威胁检测和威胁消除功能，帮助信息安全团队保护敏感信息，降低入侵风险，改善安全态势。
机器学习在网络空间的应用
机器学习是人工智能的一个子集，其使用算法自动学习和改进经验，而无需明确编程。
其主要用于网络安全，有两个目的：
- 异常检测: 机器学习可用于自动检测异常，例如异常的用户行为或意外的网络活动，这些异常可能表明存在安全威胁。例如，crowdstrike、darktrace等许多产品都在使用这种技术。
- 分类: 机器学习可以用来自动分类数据，如电子邮件或文件，进入分类(如垃圾邮件或恶意软件)，以便更有效地处理。
人工智能/网络安全难题-潜在的不利因素
我们都很赞同使用人工智能来解决安全问题。
网络犯罪分子可以训练人工智能系统或将错误的数据输入到人工智能使用的数据集。这将使他们能够创建更现实和复杂的攻击。此外，人工智能可以用于自动攻击，使单个参与者可以进行大规模攻击。
人工智能系统也容易被所谓的“对抗性例子”所欺骗——这些输入是专门设计用来欺骗系统做出错误分类的。例如，一个停车标志的图像经过轻微改动，使其不再被识别为停车标志，这可能会让自动驾驶汽车误以为是其他东西，比如让行标志。这可能会导致灾难性的后果。
随着人工智能在网络安全领域的应用越来越广泛，考虑潜在风险以及如何减轻这些风险非常重要。做到这一点的一种方法是确保人工智能系统是“可解释的”——也就是说，它们可以为自己的决定提供理由。这将有助于确保决策是透明的和负责任的，同时也有助于防止对抗性示例被用来欺骗系统。
总之，基于人工智能的网络安全系统在帮助组织方面展现了巨大的潜力。然而，重要的是，要意识到潜在的风险并采取措施来减轻。
人工智能如何用于安全？
人工智能在网络安全领域有几个很好的应用案例。从研究人员或智囊团开始，这里有一个Gartner对网络安全用例棱镜的很好的例子。自Gartner的预测以来，超自动化成为了一个备受关注的话题——这意味着另一个量级的自动化将在通用的下一代人工智能系统的基础上启动。这涉及到将AI/ML与自动化+质量保证相结合，以简化警报和事件响应工作的管理。本质上，其将帮助企业在规模上增强无代码或低代码安全性，并提高业务敏捷性和DevOps策略。
以下是安全服务和云安全的适用示例列表：
- 交易欺诈检测
- 基于文件的恶意软件检测
- 过程行为分析
- 异常系统行为检测
- 网络、域名和声誉评估
- 资产清单和依赖关系映射优化
- 账户收购识别
- 自适应运行时访问和授权
- 识别打样
- 机器与人的区别
- 基于文本的恶意意图检测
- 同一人识别
- Web内容可视化分析
- 安全操作任务自动化
- 业务数据风险分类
- 策略推荐引擎
- 事件关联
- 危险情报
- 安全姿势和风险评分
以下是网络安全领域的人工智能如何减少识别、检测和应对网络安全威胁的时间的示例：
(1) 自动化恶意软件检测和预防
与传统的软件驱动或手动方法相比，人工智能(AI)和机器学习可以帮助对付网络犯罪分子、自动检测威胁并更有效地做出响应。机器学习技术可通过结合来自主机、网络和云上的反恶意软件组件的大量数据来改进恶意软件检测。
以前未知的样本可能是恶意软件和勒索软件攻击检测中的新文件，有助于终端保护机制。其的隐藏属性可能是恶意的，也可能不是。同样，能够避开检测的恶意软件也不能保证每次都被捕获。
这并不意味着所有的恶意软件攻击都能用人工智能阻止。该模型是支持数据属性的数学结构化规则集合。
(2) 网络钓鱼和垃圾邮件检测
深度学习使用大量数据来训练深度神经网络，随后随着时间的推移学习如何对图像进行分类或完成其他任务。
即使对于特征相对松散的攻击操作，深度学习模型也能获得良好的准确率。其被用来检测不安全的工作和其他图像以及垃圾邮件和网络钓鱼攻击。
Google利用深度学习来检测难以检测的基于图像的电子邮件、含有隐藏内容的电子邮件，以及来自新形成域的通信。这有助于检测复杂的网络钓鱼攻击，包括与垃圾邮件有关的互联网流量模式。
(3) 更快、更准确的异常检测-SIEM和SOAR平台
人工智能可以近乎实时地识别网络流量数据中的恶意和良性异常。通过将机器学习算法应用于网络流量数据，可以检测到以前未知的攻击，以及已经修改以逃避检测的已知攻击。
SIEM和SOAR系统增加了组织的安全基础设施。先进的分析方法和机器学习被用于识别警报，但这需要微调，由于误报的发生。
SOAR是处理SIEM警告的补救和反应的引擎。其旨在通过收集警报、管理案例和响应SIEM永无止境的通知来帮助安全团队自动化响应过程。
威胁情报能力是其解决方案之一，让安全团队不仅可以跨计算机系统，还可以更深入地了解其他威胁、了解IOT设备和其他集成。
(4) 寻找零日漏洞
在“零日攻击”中，犯罪分子利用一个尚未被制造商修补的软件缺陷，用恶意软件感染计算机。然而，人工智能目前的讨论和发展可能会有所帮助。
深度学习架构可以用于发现隐藏或潜在的模式，并随着时间的推移变得更加环境敏感，这有助于识别零日漏洞或活动。自然语言处理可以扫描源代码中的危险文件并标记它们。“生成对抗网络”可以学习模仿任何数据分布，也可以在识别复杂缺陷方面有用。
(5) 提高检测和响应速度
保护企业网络的第一步是检测威胁。如果能快速检测出不可靠的数据，那是再理想不过的事了。其将保护网络免受永久损坏。
将人工智能与网络安全相结合是实时检测和应对威胁的最佳方式。人工智能会检查整个系统是否存在风险。与人类智能不同的是，网络领域的人工智能能够及早发现风险，从而产生更快、更准确的安全警报，使网络安全专家的工作更有效率。
(6) 检测新威胁
用于识别异常行为或活动模式的预测分析是人工智能在网络安全领域的主要应用之一。网络犯罪分子一直在寻找利用系统的新方法。人工智能可以帮助识别这些新威胁，在它们造成任何损害之前。
(7) 减少误报的数量
当误报太多时，会占用原本可以用来解决实际问题的时间。但通过人工智能来识别安全事件，就可以减少误报的数量，使团队迅速恢复工作。
在数据科学的帮助下，人工智能可以快速分析大量事件，并识别广泛的安全风险，从恶意软件到可能导致网络钓鱼或恶意代码下载的风险行为的威胁识别。这些系统随着时间的推移而改进，利用以前的攻击来识别当前的新型攻击。行为历史通过创建用户、资产和网络的档案，来帮助人工智能识别和应对偏离既定规范的行为。
人工智能系统正在接受训练，以检测恶意软件，执行模式识别，并使用高级算法在恶意软件或勒索软件攻击进入系统之前，检测出哪怕是最微小的特征。
通过自然语言处理，人工智能可以通过抓取有关网络危险的文章、新闻和研究，并自行整理材料来提供更高的预测智能。基于人工智能的安全解决方案，可以提供有关全球和特定行业威胁的最新知识，根据最有可能被用于攻击系统的内容，而不是可能被用于攻击系统的内容，做出更明智的优先决策。
(8) 检测机器人
现在，机器人占据了互联网流量的很大一部分，但它们可能是致命的。从使用窃取的密码进行账户接管到欺诈性帐户创建和数据欺诈，机器人程序可能是一个严重的威胁。手动反应对于自动威胁是无效的。人工智能和机器学习可以帮助分析网站流量，以及区分好机器人、坏机器人和人类。
通过分析用户行为模式，企业可以了解典型的用户体验是什么样子，以及不常见的高风险体验是什么样子。我们可以从这里破译他们网络通信的目的，使我们领先于邪恶机器人。
(9) 入侵风险预测
人工智能系统帮助确定IT资产清单，这是一份完整而准确的清单，列出了对各种系统具有不同访问权限的所有设备、用户和应用程序。现在，考虑到资产库存和威胁暴露(如上所述)，基于人工智能的系统可以预测最可能被黑客攻击的方式和地点，从而计划将资源投入到最薄弱的位置。
这种入侵风险预测将帮助组织随时准备限制影响并打破攻击链。此外，利用风险数据，可以通过基于人工智能的分析，制定和修改策略和程序，以增强网络弹性。
总结
显而易见，人工智能可以成为打击网络犯罪的有力工具。通过自动化，人类安全分析师当前执行的任务，可以减少误报的数量，并加快检测和响应的过程。
更重要的是，要意识到与使用人工智能相关的潜在风险，并采取措施减轻它们。
