隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，如今，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比以往任何時候都要多。由于數(shù)據(jù)分析工具的發(fā)展，各行各業(yè)的組織都更加重視大數(shù)據(jù)的收集和存儲。

大數(shù)據(jù)加上越來越多的云存儲解決方案，使網(wǎng)絡(luò)犯罪分子更容易設(shè)計新型攻擊。

隨著我們在技術(shù)上取得突破，黑客也配備了更好的工具。

因此，數(shù)據(jù)隱私和網(wǎng)絡(luò)安全受到威脅?？萍季揞^已經(jīng)開始探索人工智能是否可以提供更好的網(wǎng)絡(luò)安全性。
幾家公司甚至已經(jīng)開始盡早采用基于 AI 的解決方案以提高安全性。

為什么 AI 具有網(wǎng)絡(luò)安全潛力 ?

人工智能由可以分析數(shù)據(jù)并從中學(xué)習(xí)的模型組成。

AI 模型能夠識別數(shù)據(jù)中的趨勢和模式。因此，它可以成為發(fā)現(xiàn)威脅和攻擊的有效工具。

人工智能如何幫助增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全 ?

下文討論了 AI 承諾更好的網(wǎng)絡(luò)安全的一些方式。

1. 管理漏洞

大多數(shù)公司采取了被動策略，即只有在檢測到漏洞后才開始采取措施。

AI 可以采取主動措施，使模型可以實(shí)時發(fā)現(xiàn)異常并做出相應(yīng)的對抗防御。

2. 更好的身份驗(yàn)證

依靠傳統(tǒng)的用戶名和密碼登錄帳戶已經(jīng)屢次證明容易受到攻擊。

大多數(shù)人不花力氣來創(chuàng)建一個強(qiáng)密碼。

即使這樣做，也可能會將密碼存儲在未加密的文件中以記住它們。

基于 AI 的登錄解決方案使用多種因素來學(xué)習(xí)每個用戶的登錄模式。

對于每個用戶，系統(tǒng)都會根據(jù)各種因素 ( 例如用于登錄的 IP 地址，登錄時間，用戶的位置，關(guān)鍵的設(shè)備指紋等 ) 來計算風(fēng)險分析得分。因此，這些登錄系統(tǒng)可以更好地阻止攻擊。

有了龐大的數(shù)據(jù)集，人們可以訓(xùn)練并建立模型來識別機(jī)器攻擊。

人工智能可用于檢測機(jī)器攻擊，及時做出防御動作及發(fā)出警報。

3. 主動檢測威脅

網(wǎng)絡(luò)安全威脅可能對任何組織造成巨大破壞。為了確保不損害網(wǎng)絡(luò)安全，人工智能可以幫助快速檢測和管理威脅。

監(jiān)督算法已用于構(gòu)建 ML 模型，該模型可以對特定情況是否構(gòu)成威脅進(jìn)行分類。

但是，已經(jīng)觀察到，僅依靠 AI 常常會導(dǎo)致許多誤報。

因此，網(wǎng)絡(luò)安全專家建議結(jié)合使用傳統(tǒng)方法和基于 AI 的解決方案。

比如，采用傳統(tǒng)的風(fēng)控規(guī)則引擎和基于Ai構(gòu)造的風(fēng)控防火墻及企業(yè)短信防火墻。

在網(wǎng)絡(luò)安全中實(shí)施 AI 的局限性

技術(shù)可以是一把雙刃劍。

一方面，大型組織對研發(fā)進(jìn)行投資，以最大程度地利用 AI 的好處。

另一方面，有惡意的人也可以使用 AI。如果使用監(jiān)督算法的系統(tǒng)被黑客入侵，黑客可以更改分類和組標(biāo)簽以方便使用。

然后，實(shí)現(xiàn) AI 的整個目的就無效了。

的確，AI 提供了多種解決方案以提高網(wǎng)絡(luò)安全性，但它也有其自身的局限性。

這是為網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)施 AI 的一些局限性。

1. 費(fèi)用

基于 AI 的解決方案需要具有強(qiáng)大計算能力并利用數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。

中小型企業(yè)無力投資使用人工智能的解決方案。

2. 數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)構(gòu)成了基于人工智能的解決方案的核心。數(shù)據(jù)量越多，使用該數(shù)據(jù)的模型的準(zhǔn)確性就越高。

數(shù)據(jù)必須具有足夠數(shù)量的各種條目 - 包括惡意攻擊。

當(dāng)前，有多少公司有能力實(shí)施無偏數(shù)據(jù)收集技術(shù) ?

3. 黑客的觀點(diǎn)

有權(quán)使用 AI 并掌握使用正確工具知識的黑客可以在發(fā)起攻擊之前構(gòu)建抗 AI 模型。在這種情況下，受害者不知所措。

將 AI 用于網(wǎng)絡(luò)安全的公司

Google 實(shí)施了機(jī)器學(xué)習(xí)來為 Gmail 用戶標(biāo)記垃圾郵件。

IBM 的認(rèn)知學(xué)習(xí)平臺 Watson 已投資于使用機(jī)器學(xué)習(xí)自動執(zhí)行安全操作的研究。

新昕科技研發(fā)了下一代利用機(jī)器學(xué)習(xí)防御利用Ai工具的機(jī)器攻擊，應(yīng)用在會員注冊的短信驗(yàn)證碼場景。
攻防實(shí)驗(yàn)室則充分應(yīng)用AI工具掌握攻擊谷歌圖形驗(yàn)證碼的技術(shù)，參考如下：
《騰訊防水墻滑動拼圖驗(yàn)證碼》
《百度旋轉(zhuǎn)圖片驗(yàn)證碼》
《網(wǎng)易易盾滑動拼圖驗(yàn)證碼》
《頂象區(qū)域面積點(diǎn)選驗(yàn)證碼》
《頂象滑動拼圖驗(yàn)證碼》
《極驗(yàn)滑動拼圖驗(yàn)證碼》
《使用深度學(xué)習(xí)來破解 captcha 驗(yàn)證碼》
《驗(yàn)證碼終結(jié)者-基于CNN+BLSTM+CTC的訓(xùn)練部署套件》

概括

總體而言，人工智能為希望加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全的公司提供了很多服務(wù)。

【編輯推薦】
新新科技研發(fā)的下一代隱藏式驗(yàn)證安全產(chǎn)品
1 應(yīng)用AI立體防御技術(shù)，無需圖形驗(yàn)證，徹底解決“安全”與“用戶體驗(yàn)”的矛盾，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品專注用戶體驗(yàn)，無需為安全讓步。
2 豐富可視化圖表，防御攔截數(shù)據(jù)盡收眼底，實(shí)時查看當(dāng)日數(shù)據(jù)詳情與近期風(fēng)險趨勢。
3 SAAS極速接入，本地部署運(yùn)行，毫秒級響應(yīng)。交易風(fēng)控引擎濃縮10M安裝包，極速采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，匹配多維度風(fēng)險特征。避免“云模式”網(wǎng)絡(luò)延時問題。