人工智能与2021年不断变化的网络安全格局

本文主要分析2021年人工智能和机器学习对提升网络安全的影响。

人工智能的未来

人工智能和机器学习可以通过多种方式发挥作用, 比如:

  • 自动驾驶汽车将大大减少道路交通事故的发生,并确保通勤者的安全。 Google Maps建议上下班上下班,并提醒您路线上的任何拥堵情况。
  • 电子邮件收件箱变得足够聪明,可以代表一个人回复电子邮件。
  • OCR软件可以识别手写票据,使人们可以通过智能手机应用程序存入票据。或者,银行系统检测到可能是欺诈的交易,并警告银行和客户。通过整理和学习投资者和专家的最佳做法为消费者提供财务建议的投资平台
  • 社交网站在照片中识别朋友和家人并建议对其进行标记。聊天和即时消息应用程序能够提示收到的消息的文本或表情符号响应。
  • Robotics Process Automation通过自动化日常操作,处理异常和解决问题来帮助企业提高生产率。
  • 要求聪明的个人助理(例如Google,Alexa,Siri或Cortana)在Internet上搜索内容,或设置警报或提醒。将+ + + Google和Alexa集成到家里,在线购物,点菜,与您的朋友和家人通话和聊天,这使他们可以坐在家里的任何地方而不必拿着智能手机。
  • Amazon会在网站或应用程序上向购物者显示产品推荐,即使该购物者没有专门搜索该产品。诸如Netflix,Amazon Prime或Disney之类的内容和流媒体平台会根据观众过去观看的内容向观众显示其他受欢迎的内容。

人工智能未来应用有什么共同点?

所有这些都在发挥人工智能(AI)和机器学习(ML)的作用。 让人惊讶的是,过去十年来,这个技术发展如此迅速。 随着Covid-19大流行迫使人们,组织和政府重新思考日常任务,人工智能的应用和采用在2020年期间呈指数级增长。

同样令人惊讶的是,这仅仅是AI和ML可以实现的目标的开端。 研究人员,实验室和技术公司在计划未来的各行各业中都有无数的AI应用。

人工智能增强网络安全

与AI如何在所有技术领域中取得跨越式发展一样,它也在网络安全领域取得了重大进展,以在先进和智能的世界中保持信息安全控制。

随着不可避免的所有不可避免的系统集成和数据交换,保护系统,应用程序,个人和公司数据以及所有其他组件的安全将比以往更加重要。

在2019年,凯捷发布了一份出色的报告,详细讨论了网络安全中的AI。 对于想要了解行业趋势,了解如何以及在何处整合AI以及实现的收益的公司来说,这是一个很好的资源。

以下是AI和ML在促进网络安全方面有所作为的一些方法:

1.身份和访问管理(IAM)

通常,密码是黑客和用户帐户之间的唯一障碍。 大多数人不会为日常使用创建强大有效的密码。 而且,他们倾向于在多个不同的应用程序中使用相同的密码。 这使得黑客的工作很容易通过蛮力攻击等技术访问一个人使用的多个应用程序。

生物特征认证有助于克服弱密码的威胁。 尽管这也容易受到攻击,但AI算法已经发展为提供更高的准确性并防止可疑访问。

人工智能帮助创建了一个复杂的生物识别系统,其中通过验证某些模式和关键关联来识别和认证用户的面部。 这样可以防止他人的面部照片被用于获取访问权限。 在弱光条件下,更改发型,戴眼镜等条件下,准确识别个人的成功率也有所提高。

2.用户行为分析

人工智能用户行为分析
人工智能用户行为分析

AI和ML还被用于检测与人为行为不同的机器使用行为。 该技术可以连续监视和分析计算机上的用户活动,例如打字和鼠标移动,从而可以检测由于可疑用户行为而受到破坏的帐户。

3.威胁检测

市场上有数百种工具和应用程序可用于检测威胁。除了采用这些措施外,公司还拥有网络安全团队,可以不断监视和调查对其系统,网络和体系结构的威胁。

网络攻击和威胁发展的速度要求全球范围内越来越多的网络安全专业人员,但是,没有足够的分析师和专家。

AI和ML通过“伸出援助之手”并补充人类的努力在这方面提供了极大的帮助。他们具有实时检测威胁的能力。机器学习算法了解公司基础设施和网络的详细情况,并因此了解与此类设置相关的攻击媒介。

该算法每天可以检测和处理数千个事件,而不会感到累;不仅仅是人道的分析水平。

该算法了解不同类型的攻击以及如何在不同情况下应对每种类型的攻击。最好的部分是他们每天通过分析任何事件,行为和模式来不断学习。通过这种学习,随着算法能够更好地检测实际威胁,误报的发生率也会降低。

4.欺诈识别

传统上,在线交易中的欺诈检测依赖于一组分析人员手动检查交易和某些定义的规则。这些方法虽然曾经被认为是最好的,但由于它们会产生大量的假阴性或假阳性,维护成本高,无法扩展,无法实时检测到欺诈行为并且无法保持,因此它们在现代并不能有效发挥作用。了解在线欺诈行为如何随着时间演变。

输入人工智能和机器学习。 AI和ML可以显着增强企业欺诈检测策略的能力,并提供越来越准确的输出,而所有这些都不会增加资源或成本。机器学习的关键资源是数据。尽管传统方法中的大型数据集会对性能和生产率产生影响,但是ML算法在数据集上蒸蒸日上,以不断识别和分析正常和异常用户行为的趋势。

ML能够分析一天中个人在线交易的数千种模式。因此,提高了识别可能的欺诈的准确性,并且大大减少了误报和漏报的情况。

AI和ML是当今唯一可用的技术,可以帮助实时检测欺诈并阻止看起来异常的交易。在分析大量数据时,它们只承担繁重的工作,并且仅标记需要审核或决策的项目。

机器学习算法不断从数据中学习,这就是它们如何与黑客用来生成欺诈性交易的最新攻击方法保持同步。

5.恶意软件检测

人工智能恶意软件检测
人工智能恶意软件检测

您是否知道恶意软件是一类保护伞,涵盖了各种威胁,例如病毒,特洛伊木马,勒索软件和蠕虫?您是否知道电子邮件是传播恶意软件的最广泛使用的方法?

您可能已经听说过并阅读了一些恶意软件攻击,例如WannaCry勒索软件,CryptoLocker勒索软件,MyDoom蠕虫等,但您是否还知道网络犯罪分子于2020年创建的CovidLock勒索软件,以利用人们对Covid-19的普遍恐惧并利用它来赚钱?

恶意软件攻击是专为在全球范围内攻击系统而设计的,除了对个人和组织的声誉造成重大损害之外,还造成数百万亿美元的损失。随着时间的流逝,它们已经变得极其复杂且难以检测,并且需要大量的时间和资源投入以检测和阻止。

与欺诈检测类似,AI和ML可以帮助有效地检测恶意软件。检测恶意软件的传统方法涉及特征工程,其中将ML算法馈给“程序的正确行为”的基本数据集。

该算法提取并分析程序的特征(例如,通过电子邮件接收的可执行程序),并将其与基本数据集进行比较以识别异常。

此方法有助于区分有害程序和有害程序。尽管此方法很有效,但它需要随着时间的推移而发展,并且必须足够智能以对抗新型恶意软件。

现在正是在这里利用深度学习来创建算法,该算法可以分析和比较程序的动态方面与静态方面的方法。与以前的方法相比,该新技术已显示出提高了检测恶意软件的准确性。

VMWare在使用深度学习的恶意软件检测方面进行了大量的研究和开发。

总结

在本文中,我们讨论了人工智能正在转变和补充传统方法以保持系统,网络和数据安全的网络安全的几个关键领域。 上面的列表并不详尽; AI已应用于信息安全和威胁检测的所有方面,例如端点保护,入侵检测,计分风险,僵尸垃圾邮件等等。

尽管为您的组织采用最新和改进的网络安全措施来保护您和您的客户免受网络攻击很重要,但定期且持续地测试这些措施的有效性也同样重要。

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