隨著技術(shù)的不斷進步，人工智能(AI)和網(wǎng)絡安全相結(jié)合的領(lǐng)域已經(jīng)成為保護我們數(shù)字資產(chǎn)的關(guān)鍵領(lǐng)域。事實上，2020年網(wǎng)絡安全領(lǐng)域的人工智能市場規(guī)模為100億美元，預計到2027年將達到463億美元。當我們走過復雜的21世紀時，重要的是要了解網(wǎng)絡安全在人工智能時代是如何變化的，這樣我們才能更好地保護自己免受各種各樣的危險。

基礎(chǔ)支柱：傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全模式

在開始研究人工智能和網(wǎng)絡安全如何協(xié)同工作之前，有必要回顧一下網(wǎng)絡安全的基本規(guī)則。過去，為了阻止網(wǎng)絡危險，安全策略使用基于規(guī)則的系統(tǒng)、基于簽名的檢測方法和人工參與。不幸的是，隨著敵人變得越來越聰明，這些舊方法已經(jīng)不足以阻止現(xiàn)代威脅性質(zhì)的變化。

人工智能在網(wǎng)絡安全領(lǐng)域的崛起

當人工智能技術(shù)被加入時，其對保護的方式產(chǎn)生了巨大的變化。人工智能，尤其是機器學習(ML)，可以讓計算機接收大量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)趨勢，并自行做出決策。這個特性改變了發(fā)現(xiàn)威脅的方式、處理威脅的速度以及一切的安全程度。

人工智能和網(wǎng)絡安全在國防中最重要的用途之一是發(fā)現(xiàn)和阻止威脅。人工智能和機器學習程序非常密切地關(guān)注網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)奇怪的事情，并非常準確地區(qū)分好的和壞的行為。此外，人工智能運行的系統(tǒng)不斷變化和學習，在保護數(shù)字資產(chǎn)免受新威脅方面做得越來越好。

人工智能也是提高事件應對能力的關(guān)鍵部分。當基于人工智能的自動事件響應系統(tǒng)能夠快速發(fā)現(xiàn)并阻止威脅時，網(wǎng)絡攻擊的破壞性就會降低。此外，使用人工智能的威脅情報系統(tǒng)使企業(yè)能夠有效地發(fā)現(xiàn)新的危險和弱點，從而使之能夠采取預防措施來加強防御。

人工智能在網(wǎng)絡安全中的其他方面:

• 預測分析和主動防御：由人工智能驅(qū)動的預測分析可以幫助企業(yè)看到即將到來的網(wǎng)絡風險，并在風險發(fā)生之前采取行動。預測分析可以幫助安全團隊很好地利用其資源，并通過查看以前的數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)指向可能威脅的新趨勢來阻止即將到來的風險。
• 行為生物識別和增強身份驗證：常見的身份驗證方法可能被黑客攻擊。人工智能驅(qū)動的行為生物識別技術(shù)著眼于人們打字的速度和準確性，并通過移動鼠標來確認自己的身份。這種方法在保證流暢的用戶體驗的同時提高了安全性。其降低了密碼被盜和非法訪問的風險。
• 自主安全運營中心(SOC)：由AI運行的SOC可以更容易地發(fā)現(xiàn)威脅、響應事件和解決問題。這些下一代SOC使用高級分析、人工智能和機器學習對安全警報進行分類，在風險發(fā)生之前尋找風險，并加快反應時間，這使得人類研究人員的工作更容易。
• 零信任架構(gòu)(ZTA)和微分段：ZTA和微分割推動嚴格的訪問限制和實時風險評估。人工智能通過密切關(guān)注網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)奇怪的東西，并以最適合情況的方式應用訪問控制來幫助ZTA。更重要的是，微分段增加了安全性，其將任務分開，并限制在黑客攻擊的情況下橫向移動。
• 由AI驅(qū)動的威脅狩獵和紅隊：AI使主動威脅狩獵和紅隊活動成為可能。這些活動模擬真實世界的黑客攻擊，以測試組織的安全性。紅隊假裝是熟練的威脅行為者，而人工智能驅(qū)動的威脅搜索工具會自己搜索網(wǎng)絡設置，尋找泄露秘密威脅的跡象(IOC)。
• 區(qū)塊鏈和去中心化安全：區(qū)塊鏈內(nèi)置的安全功能以及人工智能使去中心化設置更安全。人工智能著眼于區(qū)塊鏈交易，發(fā)現(xiàn)奇怪的事情，并通過智能合約和自主身份管理系統(tǒng)改進身份識別系統(tǒng)，降低盜竊風險。
• 監(jiān)管合規(guī)和治理：AI幫助企業(yè)處理復雜的監(jiān)管環(huán)境，使合規(guī)檢查和審計更容易。人工智能驅(qū)動的風險評估工具可以發(fā)現(xiàn)并對合規(guī)性需求進行排序，確保遵守數(shù)據(jù)保護法律和法律框架。

挑戰(zhàn)與道德考慮

將人工智能和安全添加到國防中會帶來一些困難和道德問題，盡管其有能力改變一切。最大的擔憂之一是惡意攻擊的可能性，在這種攻擊中，壞人利用人工智能系統(tǒng)的缺陷來避免被抓住或改變結(jié)果。對抗性機器學習方法以微小的方式改變輸入數(shù)據(jù)以欺騙人工智能系統(tǒng)，這可能導致錯誤的選擇或繞過安全措施。

此外，由人工智能驅(qū)動的網(wǎng)絡武器越來越多，這讓人們擔心網(wǎng)絡戰(zhàn)爭將如何向所有人開放。隨著人工智能技術(shù)變得更容易使用，沒有很多資金或技術(shù)知識的壞人可以使用人工智能工具來計劃復雜的黑客攻擊。這表明各國合作并制定規(guī)則以降低由人工智能驅(qū)動的黑客危險的風險是多么重要。

另一個需要考慮的社會問題是，使用人工智能的防御系統(tǒng)中存在人為偏見的可能性。訓練數(shù)據(jù)中的偏見或算法決策的方式可能導致不公平的結(jié)果，對某些人或群體的影響比對其他人或群體的影響更大。為了解決算法偏差，需要非常小心地選擇哪些數(shù)據(jù)，如何訓練模型，以及多久檢查一次，以確保安全解決方案中的人工智能是公平和清晰的。

網(wǎng)絡安全的未來:人與機器之間的協(xié)同作用

就未來而言，安全性將取決于人與計算機的合作程度。盡管人工智能技術(shù)使國防行動更加高效，但仍然需要人們做出明智的決策，分析情況，并關(guān)注不正確的事情。

為了在攻擊識別、事件響應和風險管理中成功使用人工智能和網(wǎng)絡安全，網(wǎng)絡安全工作者需要學習如何很好地使用這些工具。包括黑客、數(shù)據(jù)科學、數(shù)學和道德在內(nèi)的跨學科技能應該在培訓計劃和教育工作中得到強調(diào)。

此外，企業(yè)需要積極主動地管理黑客風險。其應該在國防計劃中使用人工智能解決方案，并建立安全知識和彈性的思維方式。這意味著投資于強大的國防基礎(chǔ)設施，進行定期風險評估，并實施強有力的控制系統(tǒng)，以確保每個人都有責任，一切都是明確的。

總結(jié)

最后，在人工智能時代，網(wǎng)絡安全的變化方式對我們看待和應對數(shù)字危險的方式產(chǎn)生了重大影響。采用人工智能和網(wǎng)絡安全技術(shù)可以幫助企業(yè)提高防御能力，更快地發(fā)現(xiàn)威脅，并適應不斷變化的危險場景。但為了在網(wǎng)絡安全領(lǐng)域充分利用人工智能，我們需要處理社會問題，鼓勵來自不同領(lǐng)域的人共同努力，并保持以人為本的安全方法。只有大家共同努力，提出新的想法，才能跨過機器人的邊界，保護我們的數(shù)字化未來。