我們可以相信網(wǎng)絡安全中的人工智能決策嗎?

我們可以相信網(wǎng)絡安全中的人工智能決策嗎?

隨著技術的進步，并成為現(xiàn)代世界不可或缺的一部分，網(wǎng)絡犯罪分子將學習新方法以利用。網(wǎng)絡安全領域必須加快發(fā)展。人工智能(AI)能否成為應對未來安全威脅的解決方案？

網(wǎng)絡安全中的人工智能決策是什么？

人工智能可以做出自主決策，并全天候?qū)嵤┌踩胧?。這些程序在任何給定時間分析的風險數(shù)據(jù)比人腦多得多。在人工智能的保護下，網(wǎng)絡或數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)會不斷獲得更新的保護，這些保護始終在研究對持續(xù)的網(wǎng)絡攻擊的響應。

人們需要網(wǎng)絡安全專家來實施措施，以保護其數(shù)據(jù)或硬件免受網(wǎng)絡罪犯的侵害。像網(wǎng)絡釣魚和拒絕服務攻擊等犯罪活動時有發(fā)生。雖然網(wǎng)絡安全專家需要做一些事情，如研究新的網(wǎng)絡犯罪策略以有效打擊可疑活動，但人工智能程序不需要這樣做。

人們可以在網(wǎng)絡安全中信任人工智能嗎？

任何領域的進步都有利有弊。人工智能日夜保護用戶信息，同時自動從其他地方發(fā)生的網(wǎng)絡攻擊中學習。不允許出現(xiàn)可能導致某人忽視暴露的網(wǎng)絡或受損數(shù)據(jù)的人為錯誤。

然而，人工智能軟件本身可能存在風險。攻擊該軟件是可能的，因為它是計算機或網(wǎng)絡系統(tǒng)的另一部分。人腦不會以同樣的方式受到惡意軟件的影響。

決定人工智能是否應該成為網(wǎng)絡的主要網(wǎng)絡安全工作是一個復雜的決定。在選擇之前評估收益和潛在風險是處理可能的網(wǎng)絡安全過渡的最明智方法。

人工智能在網(wǎng)絡安全中的優(yōu)勢

當人們想象一個人工智能程序時，可能會積極地看待。其已經(jīng)活躍在全球社區(qū)的日常生活中。人工智能正在降低潛在危險工作場所的安全風險，使員工在上班時更加安全。其還具有機器學習(ML)功能，可以收集即時數(shù)據(jù)，以便在人們可能點擊網(wǎng)絡罪犯發(fā)送的鏈接或打開文件之前識別欺詐行為。

網(wǎng)絡安全領域的人工智能決策可能是未來的發(fā)展方向。除了幫助各行各業(yè)的人們，還可以通過這些重要方式提高數(shù)字安全。

即使是最熟練的網(wǎng)絡安全團隊也得休息。當他們不監(jiān)控網(wǎng)絡時，入侵和漏洞仍然是一種威脅。人工智能可以持續(xù)分析數(shù)據(jù)，以識別潛在的模式，表明即將到來的網(wǎng)絡威脅。由于全球網(wǎng)絡攻擊每39秒發(fā)生一次，因此保持警惕對于保護數(shù)據(jù)至關重要。

監(jiān)控網(wǎng)絡、云和應用漏洞的人工智能也可以防止網(wǎng)絡攻擊后的經(jīng)濟損失。最新數(shù)據(jù)顯示，鑒于遠程工作的興起，企業(yè)每次違規(guī)損失超過100萬美元。家庭網(wǎng)絡阻止內(nèi)部IT團隊完全控制企業(yè)的網(wǎng)絡安全。人工智能將接觸到那些遠程工作人員，并在專業(yè)辦公室之外提供額外的安全層。

訪問具有人工智能功能的系統(tǒng)的人也可以選擇使用生物識別認證登錄其帳戶。掃描某人的面部或指紋可創(chuàng)建生物識別登錄憑據(jù)，以代替或補充傳統(tǒng)密碼和雙重身份驗證。

生物識別數(shù)據(jù)也保存為加密數(shù)值而不是原始數(shù)據(jù)。如果網(wǎng)絡犯罪分子侵入這些數(shù)值，幾乎不可能進行逆向工程并用于訪問機密信息。

當人力IT安全團隊想要識別新的網(wǎng)絡安全威脅時，必須接受可能需要數(shù)天或數(shù)周的培訓。人工智能會自動了解新的危險。隨時準備進行系統(tǒng)更新，以了解網(wǎng)絡犯罪分子試圖破解其技術的最新方式。

不斷更新威脅識別方法意味著網(wǎng)絡基礎設施和機密數(shù)據(jù)比以往任何時候都更安全。由于培訓課程之間的知識差距，沒有人為錯誤的余地。

有人可以成為其所在領域的領先專家，但仍然會出現(xiàn)人為錯誤。人們會感到疲倦、拖延，并忘記在其角色中采取必要的步驟。當IT安全團隊中的某個人發(fā)生這種情況時，可能會導致安全任務被忽視，從而使網(wǎng)絡容易受到漏洞攻擊。

人工智能不會感到疲倦或忘記需要做什么。其消除了由于人為錯誤造成的潛在缺陷，使網(wǎng)絡安全流程更加高效。安全漏洞和網(wǎng)絡漏洞即使真的發(fā)生，也不會長期存在風險。

需要考慮的潛在問題

與任何新技術發(fā)展一樣，人工智能仍然存在一些風險。其相對較新，因此網(wǎng)絡安全專家在描繪人工智能決策的未來時應該記住這些潛在的問題。

人工智能需要更新的數(shù)據(jù)集才能保持最佳性能。如果沒有企業(yè)整個網(wǎng)絡的計算機的輸入，其將無法提供客戶端所期望的安全性。敏感信息可能更容易受到入侵，因為人工智能系統(tǒng)不知道其所在處。

數(shù)據(jù)集還包括網(wǎng)絡安全資源的最新升級。人工智能系統(tǒng)需要最新的惡意軟件配置文件和異常檢測功能，以持續(xù)提供足夠的保護。提供這些信息的工作量可能比IT團隊一次處理的工作量要大。

IT團隊成員需要接受培訓，以收集更新的數(shù)據(jù)集，并將其提供給新安裝的人工智能安全程序。升級到人工智能決策的每一步都需要時間和財力。缺乏迅速做到這兩點的能力的組織可能會比以前更容易受到攻擊。

對于IT專業(yè)人員來說，一些傳統(tǒng)的網(wǎng)絡安全保護方法更容易拆解。他們可以輕松訪問傳統(tǒng)系統(tǒng)的每一層安全措施，而人工智能要復雜得多。

人們難以將人工智能拆開來進行次要數(shù)據(jù)挖掘，因為其應該獨立運行。IT和網(wǎng)絡安全專業(yè)人士可能認為，其不那么透明，更難以操縱，以使企業(yè)受益。其需要更多地信任系統(tǒng)的自動特性，這可能會使人們對使用其來滿足最敏感的安全需求持謹慎態(tài)度。

機器學習算法是人工智能決策的一部分。人們依靠人工智能的重要組成部分來識別安全風險，但即使是計算機也不是完美的。由于數(shù)據(jù)依賴和技術的新穎性，所有機器學習算法都可能出現(xiàn)異常檢測錯誤。

當人工智能安全程序檢測到異常時，可能會提醒安全運營中心專家，以便可以手動審查并消除問題。但是，該程序也可以自動將其刪除。雖然這對真正的威脅是有利的，但當檢測是誤報時就很危險了。

人工智能算法可以刪除不構(gòu)成威脅的數(shù)據(jù)或網(wǎng)絡補丁。這使得系統(tǒng)面臨真正安全問題的風險更大，尤其是在沒有警惕的IT團隊監(jiān)控算法的運行情況下。

如果這樣的事件經(jīng)常發(fā)生，團隊也可能會分心。他們必須將注意力集中在通過誤報進行分類，并修復算法意外中斷的內(nèi)容。如果這種復雜情況長期持續(xù)，網(wǎng)絡犯罪分子將更容易繞過團隊和算法。在這種情況下，更新人工智能軟件或等待更高級的編程可能是避免誤報的最佳方法。

為人工智能的決策潛力做好準備

人工智能已經(jīng)在幫助人們保護敏感信息。如果越來越多的人開始相信人工智能在網(wǎng)絡安全方面的決策有更廣泛的用途，那么在防范未來攻擊方面可能會有潛在的好處。

了解以新方式實現(xiàn)技術的風險和回報始終是至關重要的。

網(wǎng)絡安全團隊將了解如何以新的方式最好地實施技術，而不會讓系統(tǒng)暴露潛在的弱點。

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