作者：Suraj Singh

人工智能系統(tǒng)與機器學習的集成是IT領(lǐng)域的下一個重大發(fā)展。這將帶來科技發(fā)展的新浪潮，還將改變組織使用網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)和服務(wù)防止網(wǎng)絡(luò)攻擊的方式。

在以往，網(wǎng)絡(luò)安全是基于簽名模式匹配或規(guī)則來使用的。隨著很多組織依賴防病毒軟件改善網(wǎng)絡(luò)安全性，但是它僅用于檢測與簽名或病毒定義匹配的惡意軟件。

機器學習和人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用

機器學習和人工智能系統(tǒng)對于提高網(wǎng)絡(luò)安全性一樣重要，并用于分析和保護系統(tǒng)免受最新的網(wǎng)絡(luò)安全性威脅。如今的安全工具很難應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)攻擊，這是網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域采用機器學習和人工智能技術(shù)的主要原因。

機器學習和人工智能都有助于改善網(wǎng)絡(luò)安全性。人們需要了解人工智能和機器學習在網(wǎng)絡(luò)安全中的重要性。

對網(wǎng)絡(luò)攻擊和威脅的預測和檢測

惡意軟件攻擊數(shù)量隨著時間的推移而不斷增長，因此組織需要更多的動態(tài)檢測方法，例如機器學習和人工智能系統(tǒng)。這一點非常重要。機器學習利用過去網(wǎng)絡(luò)攻擊中獲得的數(shù)據(jù)來增強人工智能系統(tǒng)。它們不斷處理網(wǎng)絡(luò)威脅和攻擊，并識別其他可能的網(wǎng)絡(luò)攻擊。

由于黑客不斷進行網(wǎng)絡(luò)攻擊，并對功能進行調(diào)整，其中包括使用機器學習和人工智能系統(tǒng)識別惡意軟件的樣本，因此可以幫助預防和傳遞網(wǎng)絡(luò)攻擊通知，從而限制零日威脅。

減輕網(wǎng)絡(luò)安全人員的負擔

實施人工智能和機器學習以改善網(wǎng)絡(luò)安全可以保護組織的業(yè)務(wù)和資產(chǎn)。機器學習可以通過預測分析進行學習，并識別大量數(shù)據(jù)以減少網(wǎng)絡(luò)攻擊面，因此它是一種非常有效的網(wǎng)絡(luò)安全工具。對于安全團隊來說，每天出現(xiàn)的安全警報數(shù)量可能很多。

如果沒有人工智能和機器學習系統(tǒng)的幫助，安全專家可能花費大量時間來分析這些威脅，或者等到網(wǎng)絡(luò)攻擊事件發(fā)生后再進行診斷調(diào)查。通過提升網(wǎng)絡(luò)安全性，人工智能和機器學習已成為未來安全性的主要組成部分。使用人工智能和機器學習抵御來自網(wǎng)絡(luò)攻擊者的攻擊，并改善網(wǎng)絡(luò)安全狀況，是幫助組織保護其現(xiàn)代IT環(huán)境免受網(wǎng)絡(luò)攻擊的一種有效方法。

轉(zhuǎn)向云計算基礎(chǔ)設(shè)施

由于人工智能和機器學習系統(tǒng)現(xiàn)在都是基于軟件的，因此很容易向云計算基礎(chǔ)設(shè)施進行轉(zhuǎn)移。例如，防病毒軟件需要良好的互聯(lián)網(wǎng)連接才能實時匹配威脅，并保持數(shù)據(jù)庫更新。

通過采用智能機器學習軟件進行監(jiān)控，組織可以在其云計算環(huán)境中獲得安全的網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù)，并防范惡意軟件的滲透。

人工處理的意義

眾所周知，計算機在解決困難問題和自動化任務(wù)方面效率很高。盡管人工智能與機器學習有關(guān)，但它們還需要人類做出明智的決策并獲得指令。因此不可能采用機器代替人類。機器學習系統(tǒng)在自然語言處理和面部識別方面做得很好，但最終也需要人類的處理。

目前，人工智能和機器學習正以各種各樣的應(yīng)用或平臺提供網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù)，幫助組織有力地抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊。

他們保護組織的業(yè)務(wù)的一些方式如下：
? 模式識別。
? 垃圾郵件過濾器應(yīng)用。
? 僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測。
? 網(wǎng)絡(luò)入侵預防與檢測。
? 預測分析。
? 自然語言處理。
? 網(wǎng)絡(luò)安全等級。
? 安全的用戶身份驗證。
? 黑客事件預測。

完成網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)任務(wù)的3種方法

(1)聚類分析

這有助于闡明網(wǎng)絡(luò)攻擊方法以及為達到平衡而進行的操作。聚類存儲信息而不需要了解組和類。這樣就可以使組織的團隊將網(wǎng)絡(luò)攻擊的各方面信息組合在一起。

(2)垃圾郵件過濾和網(wǎng)絡(luò)釣魚分類

機器學習在網(wǎng)絡(luò)安全中非常重要，它有助于用預先確定的參數(shù)劃分內(nèi)部數(shù)據(jù)，以及識別惡意和垃圾郵件活動。

(3)通過預測進行威脅建模和預防

機器學習用于收集信息，以幫助預測欺詐活動，并幫助安全團隊避免數(shù)據(jù)被盜或損失慘重的破壞活動。

結(jié)論

以上討論了人工智能和機器學習可以幫助組織提高網(wǎng)絡(luò)安全性的一些方法。這一評估還將幫助組織揭示人工智能和機器學習系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù)中的作用及其在網(wǎng)絡(luò)世界中的重要性。

總之，改善網(wǎng)絡(luò)安全性并無止境。組織需要使用更多先進的技術(shù)來保護數(shù)據(jù)。

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