人工智能如何幫助網絡安全？

網絡安全不僅僅是表面的術語。 網絡安全只是大型商業公司在報告和演示中使用的一個術語，與軟件或 Internet 安全有關的日子已經一去不復返了？ 2019 年快結束了，網絡安全對各種企業和個人來說​​都意味著嚴肅的事情。

網絡安全主要是關於信息技術安全、技術流程、保護措施以及強大的網絡和設備。 因此，類似的東西只能滿足其所有需求。 談論保護數據免受攻擊、損壞或未經授權訪問的程序。 人工智能正迅速被用於應對此類威脅。

說人工智能 (AI) 可以幫助網絡安全追求既不誇張也不輕描淡寫。 根據 BridghtEdge 的說法，下一個大的營銷趨勢是人工智能，佔 26%，緊隨消費者個性化之後，佔 26%。 嗯，這是巨大的，因為風險資本家對人工智能初創公司的投資自 2000 年以來飆升了六倍。

那麼，人工智能究竟如何成為網絡安全的助推器？ 兩者之間的關係如何？ 我們如何在組織中實施人工智能以滿足其網絡安全需求？

讓我們來了解一下。

但在此之前，如果您對這個領域完全陌生，讓我們為您提供一些背景信息。

了解網絡安全

否則稱為信息技術安全。 網絡安全就是保護在線數據免受損壞或攻擊，屏蔽敏感網絡，以及對抗暴力攻擊或限制未經授權的訪問。

受網絡安全措施保護的數據的性質通常是敏感的，尤其是屬於政府、國家軍隊、大型金融機構、企業巨頭、醫療機構等的計算機和其他設備。數據是敏感的，如果它是：

• 知識分子本性
• 金融性質
• 個人天性
• 官僚性質
• 對公眾有很大的影響

網絡安全措施已落實到位，以保護這些信息/數據免受網絡攻擊、勒索軟件、惡意軟件、網絡釣魚、數據洩露和間諜活動的侵害，而這些恰好是一些頂級網絡威脅。

了解人工智能

人工智能是科學的超級翅膀，它使計算硬件能夠以類人的模式思考並根據它做出決策。 當 AI 驅動的設備和程序接收到數據時。 他們能夠做出在很大程度上對基礎功能產生整體影響的決策。

好吧，事實是，許多 AI 驅動的程序仍在開發中，需要一些時間才能做出真正的決策，這些決策無需人工監督即可依賴。 目前，他們能夠使用算法並執行巨大的計算任務，並在多個研究和開發領域工作。

然而，它是對抗可能的網絡安全威脅的有效工具。 人工智能現在廣泛用於企業安全策略和秘密政府計劃。

人工智能+網絡安全

實時安全映射

關於人工智能的事情是，在進行計算或做出數據饋送決策時，它絕對比人腦更快。 與基於人的安全監控系統相比，基於人工智能的模型將在競爭中脫穎而出。

如果我們按照統計數據顯示，每 4.2 秒就會生成一個新的惡意軟件。 因此，人類團隊在定位、診斷和消除這種網絡威脅方面需要付出大量的辛勤工作。 然而，一個由人工智能驅動的網絡安全系統將實時監控系統並在威脅出現時予以打擊。

應對更新的攻擊策略

組織在廣泛的安全產品上花費了高達 1000 億美元的巨額資金，但安全性遠非不可攻克。 事實是，這些網絡威脅的發展速度超出了人們的想像。 它們每分鐘都在不斷變化和更新，即使是智能安全系統也發現了它們。 只有人工智能驅動的安全系統才能理解和識別其核心代碼，導致其變形和偽裝的嘗試失敗。 一個基於人工智能的智能網絡安全程序將能夠根據這些攻擊策略保持更新，讓他們無能為力。

領先於威脅

人工智能是一個持續的機器學習過程，其中軟件或計算系統不斷從源頭收集數據以進行觀察和學習。 然而，當我們將人工智能與成熟的網絡安全系統的期望進行比較時，並不能否認人工智能仍處於發展階段的事實。 我們不能忽視它取得成功的潛力。

即使使用 VPN 也是網絡安全專業人員保護數據的好選擇。 居住在中國的人可以搜索適用於中國的 VPN 並選擇相關的 VPN 以加強其安全性。

協助網絡安全專業人員

如果沒有任何智能計算的幫助，應對網絡攻擊的傾盆大雨對於全球的安全專業人員來說幾乎是不可能完成的任務。 通過啟用智能人的決定，當談到取富有遠見的安全決策AI網絡安全的追求幫助。 人工智能驅動的安全系統或機器即使在掃描數千個條目的日誌中尋找潛在威脅時也能輕鬆應對，這是人類團隊無法應對的。

人工智能和機器學習

CISCO 2018 年度網絡安全報告指出，“防御者應考慮採用先進的安全技術。 它包括機器學習和人工智能能力。 惡意軟件將其通信隱藏在加密的 Web 流量中，流氓內部人員通過企業雲系統發送敏感數據。 安全團隊需要有效的工具來防止或檢測使用加密來隱藏惡意活動。”

思科報告的陳述結論足以強調先進的工具這一事實。 牠喜歡機器學習和人工智能是補充威脅預防、檢測和補救的必要條件。 因此，一些現有的頂級網絡安全產品和程序已被用於機器學習技術。 這是為了讓他們更有能力。

結論

超越加密的局限性，人工智能可以增強網絡安全工作和程序。 通過利用其獲取大量數據和學習的先進能力。 AI可以通過識別和應對已知和網絡安全幫助
新出現的威脅。

確保敏感數據的安全操作環境的旅程很長。 這仍有待取得非凡的成果。 人工智能和機器學習相結合，至少可以減輕這些全球網絡犯罪活動的影響和強度，從而防禦安全事故。

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