人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全:探討檢測(cè)、預(yù)防和預(yù)測(cè)的未來潛力

人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全:探討檢測(cè)、預(yù)防和預(yù)測(cè)的未來潛力

在數(shù)字時(shí)代,人們和組織必須做出的最重要的決定之一就是安全問題。網(wǎng)絡(luò)威脅變得越來越復(fù)雜,而風(fēng)險(xiǎn)管理方面更普遍的策略卻未能跟上。引入人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全——這是網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的一個(gè)革命性概念,它利用人工智能來改善監(jiān)視、屏蔽和預(yù)見網(wǎng)絡(luò)犯罪。

認(rèn)知計(jì)算和人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的融合

從歷史上看,全球網(wǎng)絡(luò)安全概念發(fā)生了巨大變化。在安全發(fā)展模式的早期階段,安全被視為被動(dòng)的,并且致力于“在威脅發(fā)生后應(yīng)對(duì)”。在新技術(shù)時(shí)代,特別是隨著人工智能的融入,與之前提到的被動(dòng)策略相比,這種策略類型更加主動(dòng)?;谌斯ぶ悄艿木W(wǎng)絡(luò)安全解決方案,可以以任何人類系統(tǒng)無法做到的方式進(jìn)行檢測(cè)、學(xué)習(xí)和響應(yīng)。

談到網(wǎng)絡(luò)安全中的人工智能,很可能是在談?wù)撘粓?chǎng)即將發(fā)生的革命,這是由于檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)威脅的新方法。人工智能能夠搜索、理解、比較、分析和識(shí)別類別、異常值,并自動(dòng)執(zhí)行人類曾經(jīng)參與的活動(dòng)。

人工智能很有趣,其最好的部分之一是,其包括機(jī)器學(xué)習(xí),這有助于網(wǎng)絡(luò)安全更快、更高效。機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于,其可以并且將會(huì)被訓(xùn)練,并且會(huì)隨著時(shí)間的推移、環(huán)境和威脅的變化而改進(jìn);更重要的是,與基于簽名的方法不同,其具有這種能力。

機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全中的一些應(yīng)用包括:

異常檢測(cè):機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過確定違反預(yù)定義模式的典型使用或行為來幫助識(shí)別安全威脅,并通知安全人員。 惡意軟件分析:機(jī)器學(xué)習(xí)還可以分析惡意軟件或軟件,可能是病毒、勒索軟件或間諜軟件,以及軟件的來源、目標(biāo)和含義。 威脅情報(bào):其可以從博客、論壇、社交媒體網(wǎng)絡(luò)、“暗網(wǎng)”或任何其他來源獲取信息,并將其提煉為一組有關(guān)潛在的新威脅或現(xiàn)有威脅的情報(bào)報(bào)告。

人工智能可以更有效地檢測(cè)威脅,并保護(hù)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)免受網(wǎng)絡(luò)威脅,正在成為信息安全的前沿解決方案。

網(wǎng)絡(luò)安全檢測(cè)中的人工智能

檢測(cè)通常被視為網(wǎng)絡(luò)安全的第一層,因?yàn)槠溆兄谧R(shí)別威脅和潛在的安全漏洞。人工智能通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析來自網(wǎng)絡(luò)流量和用戶活動(dòng)的數(shù)據(jù)的機(jī)制來提高這種能力,目的是識(shí)別黑客攻擊導(dǎo)致的行為異常。

與已經(jīng)識(shí)別出所需威脅模式和框架的傳統(tǒng)方法不同,人工智能可以借助其識(shí)別的異常信息模式,向組織通報(bào)任何新的或正在出現(xiàn)的威脅。

預(yù)防是遏制網(wǎng)絡(luò)空間威脅的第一步。檢測(cè)到威脅后,可以通過人工智能觸發(fā)的對(duì)策消除威脅,例如隔離受影響的網(wǎng)絡(luò)或設(shè)備,并修補(bǔ)其他漏洞。通過觀察與用戶的交互,人工智能模式可以改進(jìn)其保護(hù)步驟或預(yù)防程序,絕不讓攻擊者有機(jī)可乘。

預(yù)測(cè)過程需要根據(jù)當(dāng)前趨勢(shì)和過去信息,對(duì)未來威脅和風(fēng)險(xiǎn)采取預(yù)測(cè)行動(dòng)。在這一領(lǐng)域,如果使用預(yù)測(cè)分析來確定襲擊可能發(fā)生的地點(diǎn)和方式,人工智能可以再次表現(xiàn)出色。其還有助于在被認(rèn)為處于危險(xiǎn)中的脆弱區(qū)域建立防御,并有助于合理分配資源。

克服道德困境

人工智能承諾提供堅(jiān)不可摧的防御。但這也有一個(gè)問題,盡管這次是道德問題。我們不能與朋友或家人分享密碼,甚至不能讓別人在未經(jīng)許可的情況下使用自己的賬戶。從本質(zhì)上講,我們能否在不侵犯隱私權(quán)或加深與我們自己創(chuàng)造的安全系統(tǒng)糾纏的情況下,負(fù)責(zé)任地保護(hù)我們的虛擬環(huán)境?這是一個(gè)無法輕易回答的問題,盡管它相當(dāng)重要。

隱私問題:雖然人工智能必須能夠檢測(cè)到此類威脅,但我們必須知道何時(shí)注意危險(xiǎn),以及何時(shí)開始收集信息,而這個(gè)問題引發(fā)了隱私方面的擔(dān)憂。其要求公開數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的使用和返回,并授權(quán)用戶控制這些信息。 問責(zé)制:雖然人工智能可以快速做出決策,但當(dāng)事情沒有按預(yù)期完成或組織失敗時(shí),誰來負(fù)責(zé)?我們能否將這些可能致命的錯(cuò)誤的責(zé)任重新歸咎于算法?在人工智能的開發(fā)和使用中建立結(jié)構(gòu),對(duì)于規(guī)劃如何創(chuàng)建更負(fù)責(zé)任的人工智能非常重要。 偏見:如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集本身就帶有偏見,那么人工智能也會(huì)對(duì)某些人群產(chǎn)生某種偏見。從這個(gè)角度來看,我們必須從一開始就避免自滿,并明確密切關(guān)注用于識(shí)別訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn),更不用說從一開始就制定措施,以防止歧視的可能性。

不能像往常一樣忽視這些問題或不采取行動(dòng)應(yīng)對(duì)這些問題。有一些重要的話題是禁忌的,但人工智能需要公開討論,以便人們能夠做出理性的決定,并根據(jù)這些技術(shù)制定具體的行為準(zhǔn)則。這將是人工智能在不違背我們的原則的情況下,幫助人們?cè)跀?shù)字領(lǐng)域生活得更安全的唯一途徑。

人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)

與任何其他網(wǎng)絡(luò)安全方法一樣,在網(wǎng)絡(luò)安全中使用人工智能也存在一些限制。人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全雖然具有變革性,但也帶來了組織必須應(yīng)對(duì)的若干挑戰(zhàn)和限制:

1、惡意使用人工智能:

對(duì)抗性人工智能:攻擊者可以開發(fā)更好的人工智能類型,這使得現(xiàn)有的惡意軟件幾乎不可能被檢測(cè)到。 人工智能攻擊:黑客可以使用人工智能來擴(kuò)展其攻擊的控制和協(xié)調(diào),并將所選的攻擊類型升級(jí)到更大的維度。

2、誤報(bào)和漏報(bào):

誤報(bào):這是因?yàn)槿斯ぶ悄芟到y(tǒng)會(huì)迅速將某種行為歸類為惡意行為,而在現(xiàn)實(shí)世界中,這種行為是無害的;因此,在檢測(cè)到真實(shí)行為之前,可能會(huì)耗費(fèi)大量資源。這反過來會(huì)阻礙業(yè)務(wù)運(yùn)營。 錯(cuò)過的威脅:另一方面,人工智能可能無法識(shí)別真正的威脅,這使得人工智能模型難以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并識(shí)別與威脅相似的特征。

3、數(shù)據(jù)隱私問題:

敏感數(shù)據(jù)暴露:人工智能系統(tǒng)根據(jù)大量數(shù)據(jù)做出決策,這種未經(jīng)授權(quán)的行為可能引發(fā)隱私侵犯的擔(dān)憂。 合規(guī)風(fēng)險(xiǎn):使用人工智能來支持安全解決方案的組織必須滿足GDPR等法律要求。

4、偏見和歧視:

固有偏見:已經(jīng)確定人工智能模型會(huì)從數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)以做出決策,因此,如果數(shù)據(jù)集中存在偏見,那么模型也會(huì)看到。 不公平的分析:由于收集的數(shù)據(jù)可能存在偏見,人類行為可能會(huì)被人工智能視為惡意的。

5、復(fù)雜性和管理:

復(fù)雜的集成:將人工智能集成到網(wǎng)絡(luò)安全環(huán)境中,可以防止在細(xì)化和成本方面的各種挑戰(zhàn)。 技能差距:缺乏精通人工智能和網(wǎng)絡(luò)安全的人才。因此,負(fù)責(zé)管理和維護(hù)人工智能工具的人才稀缺。

6、對(duì)質(zhì)量數(shù)據(jù)的依賴:

數(shù)據(jù)質(zhì)量:盡管當(dāng)今的數(shù)據(jù)科學(xué)能夠構(gòu)建令人印象深刻的人工智能模型,但重要的是要知道,這些模型的準(zhǔn)確性取決于其所提取的數(shù)據(jù)。不準(zhǔn)確的信息可能導(dǎo)致決策措施不足以應(yīng)對(duì)安全威脅。 數(shù)據(jù)中毒:將安全威脅的線索結(jié)合在一起,攻擊者可以更改輸入人工智能模型的數(shù)據(jù),從而破壞安全系統(tǒng)。

7、道德和法律影響:

自主決策:在人工智能的幫助下做出決策的系統(tǒng)中,實(shí)際的法律效果也會(huì)影響并冒著損害和違規(guī)的風(fēng)險(xiǎn)。 問責(zé)問題:如果人工智能在分配資源時(shí)做出錯(cuò)誤決策,那么誰應(yīng)該負(fù)責(zé)這個(gè)問題非常常見,因此問責(zé)成為一個(gè)問題。

8、不斷演變的威脅形勢(shì):

保持同步:本質(zhì)上,計(jì)算機(jī)當(dāng)前最容易受到攻擊,必須不斷學(xué)習(xí)和更新才能適應(yīng)當(dāng)前的威脅。 資源強(qiáng)度:然而,持續(xù)學(xué)習(xí)需要相當(dāng)大的計(jì)算能力來執(zhí)行各種計(jì)算,而且通常成本很高,并非所有組織都能負(fù)擔(dān)得起。

9、人工智能系統(tǒng)本身的安全性:

攻擊目標(biāo):還應(yīng)注意,包括人工智能系統(tǒng)在內(nèi)的每種技術(shù)都很容易受到網(wǎng)絡(luò)威脅,從而破壞其所提供的安全性。 內(nèi)部威脅:例如,惡意員工可能會(huì)決定“劫持”人工智能系統(tǒng)并更改其參數(shù),甚至完全刪除。

總結(jié)

基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)安全,標(biāo)志著應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅的重大進(jìn)步。人工智能提供了一套完整的安全解決方案,能夠適應(yīng)不斷變化的網(wǎng)絡(luò)危險(xiǎn)性質(zhì),因?yàn)槠浣Y(jié)合了識(shí)別、預(yù)防和預(yù)測(cè)能力。盡管存在一些障礙,但人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全方面的優(yōu)點(diǎn)是顯而易見的;因此,其成為保護(hù)我們數(shù)字世界的必要措施。

人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全未來潛力巨大。只要技術(shù)進(jìn)步,安全系統(tǒng)就會(huì)更加先進(jìn)和互聯(lián)。量子計(jì)算的改進(jìn),也可能通過快速威脅檢測(cè)和響應(yīng)能力來提高人工智能的功能。

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2024-06-25
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