企業的數字環境是廣闊的、動態的、不斷發展的。根據組織的規模，可能會有數千億個信號，需要準確分析這些信號以評估風險。如此復雜的程度使網絡安全成為一項具有挑戰性的任務，僅靠人類的能力可能無法應對。在這種情況下，人工智能(AI)已成為一種強大的解決方案。我們學會了有能力改變我們處理網絡安全的方式。這些工具提供了有效緩解威脅的高級方法。
人工智能在網絡安全中的集成
AI和機器學習(ML)在信息安全領域至關重要。這些技術可以快速分析數百萬起事件，同時識別各種類型的威脅。這些技術從過去的數據中學習，以識別新的威脅并對異常情況做出響應。
人工智能與數據分析
人工智能和數據分析(DA)之間的界限往往很模糊。這導致了對其效用的誤解。人工智能系統表現出迭代和動態的特征。它不斷用更多的數據進行提煉，逐漸變得更加自主。數據分析是一個靜態過程。它主要側重于使用專門的系統和軟件仔細檢查大型數據集。它更像是一個靜態分析的工具，而不是動態適應的工具。
人工智能和數據分析之間的區別至關重要。人工智能系統不斷進化，以越來越大的自主性處理復雜的任務。數據分析植根于靜態分析，并根據預先確定的參數提供見解。理解差異對于有效使用人工智能技術非常重要。
人工智能基礎
人工智能代表了一系列旨在理解、學習和根據獲得的信息采取行動的技術。它基本上通過三種主要模式發揮作用。這些是輔助智能、增強智能和自主智能。輔助智能增強了現有的任務和流程。增強智能實現了以前無法實現的能力。自主智能使機器能夠獨立運行。
有幾個關鍵技術在人工智能中發揮作用。機器學習就是其中之一，它采用統計方法來提高性能。它不依賴于顯式編程。專家系統利用特定領域的知識來解決專業領域內的問題。它模仿人類專家的推理。受生物模型啟發的神經網絡從觀察數據中學習。深度學習是機器學習的一個子集，專注于學習數據表示，通常在圖像識別等任務中超過人類的表現。
人工智能在增強網絡安全方面的作用
人工智能適合應對復雜的網絡安全挑戰。網絡攻擊一直在增加，由于企業、組織和家庭中聯網設備數量的增加，威脅也逐漸變得更加嚴重。人工智能和機器學習可以自動檢測威脅。這些工具在應對威脅方面比傳統方法更有效。
網絡安全挑戰
網絡安全經常面臨大量挑戰，如廣泛的攻擊面、每個組織的大量設備、多樣化的攻擊媒介、熟練的安全專家短缺和海量的數據。因此，需要創新的解決方案來保護數字數據和網絡。
為了克服這些挑戰，基于人工智能的網絡安全系統應運而生。這些系統可以自動收集和分析來自企業信息系統的數據。這些系統可以識別數百萬個信號的模式。這可以增強威脅檢測、簡化事件響應并增強整體安全性。
人工智能在網絡安全中的優勢
人工智能技術在加強各個領域的網絡安全方面具有多種優勢。它徹底改變了安全運營，使組織能夠實現全面的 IT 資產清單。它還確保準確跟蹤設備、用戶和應用程序。此外，人工智能系統增強了威脅暴露管理，因為它可以提供對行業特定威脅的實時洞察。它允許組織有效地優先考慮安全措施。此外，人工智能系統評估安全控制的有效性，同時幫助組織保持強大的安全態勢。
人工智能還有助于違規風險預測。它能夠分析大量數據。這有助于預測潛在的漏洞點。它還使組織能夠戰略性地分配資源和工具。此外，它的建議確保利益相關者理解安全決策并為明智的決策鋪平道路。
早期采用人工智能的組織
大量組織已將人工智能納入其網絡安全戰略。他們利用這些工具的功能來加強防御機制，以降低攻擊風險。據悉，谷歌已在其 Gmail 服務中采用機器學習算法來增強電子郵件過濾和安全協議。IBM 的 Watson 也已使用它來增強威脅檢測能力。
瞻博網絡已在其 Self-Driving Network? 計劃中實施人工智能，以借助自主決策流程徹底改變網絡管理和安全性。Balbix 已實施持續風險預測和主動漏洞管理。AI 工具使公司的網絡安全團隊能夠檢測威脅并降低風險。
然而，對手采用人工智能帶來了新的挑戰和風險。網絡犯罪分子和國家支持的攻擊者可以利用 AI 技術。這凸顯了持續創新和協作的重要性。組織需要保持警惕并主動使用 AI 工具進行防御。
結論
毫無疑問，人工智能已成為增強網絡安全領域人類努力的重要工具。網絡威脅一直在增加，先進的人工智能技術提供必要的分析以及威脅識別，幫助安全專業人員降低風險。這些工具有助于加強防御系統。因此，建立強大的人機伙伴關系非常重要。
