圍繞人工智能（AI）的作用以及我們可以從多元化集成中獲得的網絡安全好處，商業界有很多期待和期望。

從提供改進客戶服務的網站聊天機器人，到生物識別尖端的客戶數據分析，AI將改變我們所知道的世界。這個話題既被神秘所籠罩，也被熱議，因為AI引領著一個勇敢的新未來的夢想，與描繪超級智能機器主導的人類的反烏托邦科幻小說的幻想相撞。

現在可能是一個迫切需要現實劑量的時候了，特別是關于AI對我們未來的信息安全及其影響主要行業的作用方面。

最瘋狂的夢境還是最糟糕的噩夢都不可能在短期內實現，但是AI已經為應用程序帶來了巨大的好處，并具有成倍地改善網絡防御的潛力。而且，盡管AI也構成了某些數據和信息威脅，但它將主要應用于我們的優勢，并且應成為任何組織的防御性武器庫的關鍵組成部分。

人工智能和網絡安全如何協同工作？

盡管這個數字時代的物質享受和利益是眾多的，但它也帶來了許多弊端。它最明顯和最具破壞力的威脅之一就是我們的敏感數據和個人信息受到前所未有的威脅。

在過去的十年中，發生了數百起身份欺詐事件、重大財務損失事件，當然還有大規模的數據泄露事件。從本質上講，網絡攻擊十分普遍，影響到每個人、企業和政府。我們正進入一個網絡犯罪分子可以隨時隨地實現其目標的時代。因此，我們對有效和漸進的網絡安全的需求從未像現在這樣重要。

典型的網絡攻擊是對手或網絡罪犯試圖訪問、修改或以其他方式破壞目標計算機系統或網絡的企圖，它們是系統的、計劃好的，并利用精心計算的技術來破壞組織和任何相關（通常是關鍵的）業務操作。

盡管未來前景黯淡，但具有重大網絡安全應用的技術進步也在發生。這些關鍵的游戲改變者之一是由人工智能（AI）和機器學習（ML）作為其子集開發和輔助的技術。

我們今天看到的是，生物特征登錄越來越多地用于掃描指紋、視網膜或掌紋來建立安全登錄。這可以用作獨立的安全措施，也可以與密碼結合使用，最常見于智能手機技術中心。

網絡安全專家已得出結論，密碼極易受到網絡威脅的影響，從而破壞了個人數據、信用卡詳細信息甚至社會安全號碼。所有這些都是生物識別登錄對網絡安全做出積極貢獻的原因。

AI可用于識別系統或設備漏洞以及其他可能的惡意行為。事實上，傳統的系統無法跟上每月產生的惡意軟件的數量，因此它已成為AI發展和解決這個問題的許多潛在領域之一。

目前，網絡安全公司正在教導AI系統通過采用復雜算法來檢測惡意軟件和未經授權的登錄。通過這種方式，人工智能和機器學習現已用于保護基于區塊鏈的加密貨幣、在線銀行、敏感的公司記錄、客戶數據等。

這些系統已經具有區分勒索軟件和惡意軟件攻擊中最簡單模式的功能，從而有效地阻止了它們進入網絡或單個系統。他們還利用了超越傳統方法速度的預測功能。因為這個原因在AI上運行的系統可以解鎖自然語言處理功能，可以通過帖子、新聞和網絡威脅研究自動收集信息。這些知識將提供趨勢、網絡攻擊和預防方法的洞察。它還可以幫助信息安全公司及時了解當前的威脅和時間框架，并制定主動策略來保護組織。

人工智能將改善網絡安全的6種方式

我們都知道AI和機器學習會以多種方式影響我們的未來。我們已經重點介紹了這些技術通過給網絡安全帶來急需的推動而發揮作用的一些方式。

1.網絡威脅檢測中的機器學習

組織必須能夠提前發現網絡攻擊，才能抵消對手想要達到的目標。機器學習似乎是AI的一個方面，事實證明，機器學習對于基于數據分析檢測網絡威脅并在利用信息系統缺陷之前發現威脅非常有用。

機器學習可幫助計算機根據獲得的數據來使用和調整算法，從中學習并了解必要的改進。從網絡安全的角度講，這意味著機器學習使計算機能夠比任何人更準確地檢測威脅并識別任何異常。

傳統技術嚴重依賴于過去的結果，不能像AI那樣即興發揮。經典技術無法像AI一樣解決黑客的最新技術和技巧。此外，人們每天面對的網絡威脅對于人類來說太多了，AI可以更好地管理這些威脅。

2. AI的密碼保護和身份驗證

密碼一直是非常薄弱的安全控制，并且通常是網絡犯罪分子和我們的身份之間的唯一聯系。人們正在評估使用生物特征認證來替代密碼，但這并不是很方便，攻擊者還可以輕松繞過這些控制。開發人員正在利用AI來改善當前的生物特征認證并消除任何缺陷，使其成為一個健壯的應用程序

一個例子是蘋果的面部識別技術，目前在其iPhone X智能手機上使用。該設備稱為人臉ID，可通過內置的紅外傳感器和神經引擎檢測用戶的面部特征。AI軟件通過識別關鍵的相似性和模式來生成復雜的面部模型。

蘋果公司認為，這項技術有百萬分之一的概率欺騙AI并以另一張面孔打開該應用程序。AI設備架構還可以在各種光照條件下工作，以補償變化，例如擁有新的發型，增加胡子，穿連帽衫等。

3.AI和ML在網絡釣魚檢測及預防控制中的應用

網絡釣魚是最常用的網絡攻擊方法之一，黑客試圖通過網絡釣魚攻擊來傳遞其有效負載。網絡釣魚電子郵件極為普遍。實際上，每99封電子郵件中就有一封是未遂攻擊。一旦打開，電子郵件將包含一個鏈接，誘使受害者將惡意軟件或黑客最喜歡的一種勒索軟件安裝到他們的設備上。幸運的是，AI和ML將在緩解和阻止網絡釣魚攻擊中發揮重要作用。

AI和ML可以識別和追蹤超過10000種活躍的網絡釣魚源，并且響應速度比人類快得多。AI和ML還致力于監視來自世界各地的網絡釣魚威脅，其對網絡釣魚活動的了解不僅限于任何單個地理區域。AI還可以快速區分假冒網站和有效網站。

4.AI和ML在漏洞管理中的應用

幾乎每個業務流程都包含信息技術（IT）。僅今年就有2000多個獨特的漏洞被記錄在案。用人類或常規技術管理所有這些都是非常困難的。然而，AI將更容易實現這一目標。

基于AI和ML的系統不允許在線威脅利用漏洞。取而代之的是，這些基于AI的系統能夠高效、有效地搜索公司信息系統中可能存在的缺陷，并通過成功地整合各種變量（例如，暗網黑客論壇、黑客的可信度、使用的趨勢等）來進行有效地搜索。這些系統可以分析此類變量，并利用這些知識來決定何時以及如何攻擊易受攻擊的目標。

5.網絡安全與人工智能

AI將使我們的生活更加輕松，但也會導致我們目前使用的許多技術被淘汰。這也可能導致某些職位或工作變得過時。網絡安全的兩個重要方面是安全策略的制定和網絡拓撲結構。

通常，這兩項任務都非常耗時，并且會占用大量人力和時間。現在，我們可以使用AI通過分析和研究網絡流量動態并推薦策略和過程來自動化這些過程。這不僅節省了時間，還節省了我們可以用于技術增長和增強領域的大量精力和金錢。

6.AI的行為分析

AI的行為分析能力是我們安全性改進的另一個令人興奮的增強。歸根結底，ML算法可以通過學習如何使用計算機或其他智能設備以及喜歡的在線平臺來學習和構建行為模式。詳細信息包括從常規登錄時間到短信和瀏覽模式的所有內容。

如果AI算法在任何時候都發現超出正常模式的不正常行為或動作，則可以將其識別為可疑用戶進行或阻止個人。在AI算法中起作用的行為可以是任何形式的，例如龐大的網上購物熱潮，將其產品運送到你之外的其他地址，上傳、下載量突然增加或歸檔文件中轉移文件，或者突然改變你的打字速度。

AI如何減少數據泄露的成本？

借助人工智能的創新能力，識別網絡安全漏洞可以幫助消費者保護其私人信息。

由于大多數網站都包含一定數量的已知漏洞，因此黑客經常將那些個人數據量最大網站作為目標。在大多數情況下，無需用戶的積極參與和意識即可輕松完成此操作。讓我們探討如何在各個行業中使用AI來應對對個人信息的威脅。

銀行業

異常檢測是一種使用AI識別復雜世界中異常活動的技術。例如，當客戶意外地從其銀行帳戶中提取可疑的大筆款項時。此活動將超出此特定客戶的“自然行為”界限，并且將向客戶和銀行通知此異常活動。

信用卡欺詐和濫用是銀行業的主要問題之一。AI通過誤用識別技術幫助最大程度地減少這些威脅。在此，計算機根據系統中內置的先前規則來識別信用卡欺詐或濫用行為。每個記錄的入侵都有唯一的簽名。類似的簽名描述了入侵特征。通常，簽名會具有類似的缺陷。當設備檢測到這些簽名之一時，將向銀行發出警報。

銀行的另一個問題是貸款申請欺詐。AI用于快速分析申請人真實性的信息，并檢測所提供數據中的異常行為或異常，例如可疑的居住或營業地址。通過在申請過程中比平常更早地刪除欺詐性貸款申請，可以限制或完全消除欺詐行為，并且可以花費更多時間來審查合法申請。

保險

保險公司收集了大量有關個人和企業的數據，已經成為黑客的重要目標。在降低安全風險的同時保持競爭力的需求促使企業將其產品數字化并投資于新的電子平臺。但是，這項投資引發了其他新興的網絡安全威脅。

當客戶提交其保險申請時，假定潛在投保人將提供準確的細節。盡管如此，也有少數人捏造數據，操縱他們從保險公司獲得的費率。

為了解決這個問題，保險公司使用AI分析申請人的在線網絡資料，聲稱所提供的數據不是欺詐性的。例如，AI將檢查潛在投保人的圖片、帖子和信息，以驗證其提交的詳細信息。此技術可成功檢測到欺詐性提交。

AI還可以用于基于已知欺詐趨勢優化保險索賠評估和過濾。此程序不僅將潛在的虛假索賠標記為進一步調查的標志，而且還具有自動檢測合法索賠并簡化批準和付款的額外好處。這降低了保險公司的成本，有助于降低客戶的價格。

衛生保健

醫療保健中的隱私和保護非常復雜，因為成千上萬的患者可以訪問患者數據。每天手動評估患者數據交互的數量是不切實際的。此外，當患者的數據鏈接到Internet時，侵犯隱私和安全的可能性更大。

AI能夠跨單個事務每秒掃描患者數據，并評估與每個事務相關的不同因素，例如訪問范圍、登錄量和每次登錄所需的時間長度。如果一名工作人員的帳戶在幾乎同一時刻突然訪問了10,000名患者的檔案，則AI將檢測到這種異常行為并發出警報。

包括起搏器和胰島素泵在內的醫療設備已在全球范圍內廣泛使用，并為患者帶來了巨大的收益。但是，此類設備容易受到攻擊，因為許多設備沒有充分利用設備的保護和隱私所必需的操作系統版本。安全研究人員檢查了醫療設備的脆弱性，使病毒能夠傳播到患者的起搏器設備上。

起搏器的作用是電擊患者。在這些情況下，通過使用異常檢測（如上所述），實現了AI以檢測發送到計算機的異常指令。AI將不斷跟蹤系統，而不必依靠制造商來警告醫院和患者有關漏洞的信息。

結論

盡管允許AI完全接管的想法非常誘人，但我們必須記住AI由很多東西組成，因此具有很強的適應性。AI在創造網絡安全奇跡的同時，也出于惡意目的而向黑客開放。如果使用不當，它可能造成指數級傷害，并且對網絡安全構成更大的威脅。

隨著技術的進步，我們的全球朋友和盟友也在改善他們的攻擊策略、工具和技術。毫無疑問，AI是非常有用的，但它有點像一把雙刃劍。AI和ML可用于在攻擊發生之前檢測并預防攻擊。隨著AI更多進步，我們將見證這項技術可以走多遠，在很大程度上造福于我們和我們的后代。