针对技术的人工威胁也随着技术呈指数级增长 。网络犯罪是和网一项大生意;黑客正在使用越来越先进的方法闯入系统并窃取数据。人工智能可能是络安击败这些邪恶力量的答案。人工智能可以帮助识别实时出现的全防新威胁，甚至可以通过采用机器学习算法和预测分析来预测未来的范新攻击。

网络安全应该是出现组织保护数字资产和消费者数据的首要任务。对于安全团队而言，人工人工智能可以成为网络可见性、源码下载和网异常检测和威胁自动化的络安有力工具。

人工智能是全防检测新兴网络威胁的关键

随着网络威胁的快速发展和复杂化，人工智能 ( AI ) 已成为识别和阻止网络威胁的范新关键。人工智能系统可以比人类更快地分析大量数据，出现以找到表明网络攻击的人工新模式 。

基于人工智能的和网网络安全系统持续监控网络和用户活动，以建立典型行为的络安基线
。然后，云计算他们可以寻找可能指向攻击的异常情况。例如
，如果用户突然下载异常大量的数据或从陌生位置签到 ，人工智能系统可以检测到潜在的危险行为。

人工智能可以通过发现巨大数据集之间的链接来识别以前从未使用过的新型攻击策略。当欺诈者试图快速利用新漏洞时
，此技能至关重要。人工智能还有助于检测零日攻击 ，这是尚未修复的全新漏洞
。亿华云

AI 支持预测分析，除了检测之外，还可以估计特定类型攻击的可能性。当资源被优先排序时 ，网络安全团队可以加强对最紧迫威胁的防御。人工智能还可以自动防御典型攻击，让安全团队腾出时间专注于最高级的威胁。

总体而言，人工智能有望通过利用数据和算法检测新威胁并支持信息安全来彻底改变网络安全 。当与人类判断和监督相结合时 ，人工智能会带来新的风险，例如旨在欺骗人工智能系统的模板下载对抗性攻击，但它对于避免当今的网络威胁更为必要。如果没有人工智能，当代攻击的速度和范围可能会使网络武器竞赛取得进展。

机器学习算法可以识别恶意软件和网络钓鱼企图

随着网络威胁的发展，人工智能和机器学习是网络安全的基本技术 。机器学习算法可以通过识别趋势和异常来检测恶意软件和网络钓鱼企图。

包含好代码和坏代码的大型数据集用于训练机器学习算法 。在了解每种类型的特征后 ，免费模板算法可以分析新文件或电子邮件，以确定它们是否可能是危险的。

恶意软件检测

为了识别病毒、蠕虫和间谍软件等恶意软件，机器学习模型会检查文件结构 、元数据和代码指令等属性 。传统的基于签名的技术在检测已建立的恶意软件家族的变体方面远不如算法有效。

网络钓鱼检测

机器学习分析电子邮件和网页以识别网络钓鱼行为。在确定一段内容是源码库否真实或是否试图窃取数据或安装恶意软件时，算法会考虑包括文字、格式、发件人信息 、链接和图像在内的元素。随着网络钓鱼电子邮件变得更加复杂和有针对性 ，机器学习必不可少 。

机器学习极大地增强了恶意软件和网络钓鱼检测，尽管仍然存在一些缺点 。随着时间的推移，算法会接触到更多数据 ，从而变得更加智能
。人工智能在网络安全中的使用必须不断发展以跟上新的危险，因为网络犯罪分子还利用机器学习来产生越来越复杂的威胁。一般来说，机器学习是一种有效的技术，当与人类专业知识结合使用时 ，有助于开发针对网络攻击的重要防御措施 。

人工智能有助于漏洞管理和修补

人工智能和机器学习正在帮助安全团队跟上漏洞的数量。AI 系统可以分析大量数据以识别漏洞、确定风险优先级并确定最佳修补策略。

人工智能改进漏洞发现

来自漏洞数据库、供应商建议和开源平台的大量数据由 AI 使用复杂的数据分析技术(包括自然语言处理)进行梳理。为了更快 、更准确地识别潜在风险，人工智能可以发现人类可能忽略的模式和联系。由于 AI 减少了他们必须调查的误报数量，安全团队可以腾出时间专注于最重要的风险。

AI 按风险级别对漏洞进行优先排序

每个漏洞带来的危险程度各不相同
。人工智能 (AI) 根据通用漏洞评分系统(CVSS) 分数、可利用性 、主动针对漏洞的恶意软件活动以及问题影响的资产等因素评估漏洞。然后 AI 对漏洞进行排名 ，以便安全团队可以首先关注最大的威胁 。优先级排序保证安全团队有效地使用他们的时间和资源
。

人工智能优化补丁计划

修补漏洞需要取得平衡。为防止中断，必须及时应用补丁，同时进行全面评估
。AI 可以分析大量数据，以根据风险级别 、依赖性和运营影响确定最佳修补计划
。人工智能可能会找到减少业务中断的策略，同时加快高优先级修补时间 。AI 以数据驱动的方式进行修补
，从而提高安全性和生产力。

人工智能改进身份和访问管理

人工智能和机器学习增强了身份和访问管理(IAM) 系统
。IAM 解决方案验证用户的身份并控制他们对系统、应用程序和数据的访问。AI 以多种方式帮助改进 IAM：

检测异常行为

人工智能系统可以分析大量数据，以识别用户的典型行为模式，并发现可能是账户被盗或内部威胁迹象的异常情况。AI 可以通过跟踪登录位置、访问请求和资源消耗等指标来识别异常活动以供进一步查询。

自适应身份验证

AI 分析用户配置文件、登录位置和访问行为以评估风险并选择最佳身份验证技术 。交易或访问请求的风险决定了需要多少身份验证，而 AI 使这成为可能。一个简单的密码可能足以进行低风险访问 。高风险访问可能需要多因素身份验证 ，例如生物识别。

自动配置和取消配置

AI 可以帮助简化向新用户授予访问权限以及将其从离开公司或换工作的人员中删除的程序。人工智能系统可以通过检查工作职责 、访问要求和终止清单来自动配置和取消配置对系统和数据的访问。这减轻了管理负担，并保证及时合法地授予和取消访问权限。

持续监控

IAM 系统可以利用机器学习来持续监控用户访问和权限 ，以发现未经授权的访问、非活动帐户和角色分离不当的实例
。AI 工具可以检查权利和角色数据  ，以识别和解决问题 ，例如访问权限过多或角色矛盾的人
。组织可以通过持续监控来确保合规性和最小特权
。

IAM 系统将继续通过人工智能和机器学习得到改进，以增加威胁检测
、加快程序并实现基于风险的自适应访问控制 。通过利用人工智能，组织可以降低风险 、提高合规性并改善访问治理。总体而言 ，人工智能将在协助 IAM 系统针对新的网络威胁提供全面保护方面发挥关键作用。

人工智能增强网络监控和威胁检测

在许多重要领域，人工智能和机器学习正在改进网络监控和威胁检测。AI Systems Can analyses ###Massive Amounts of Data 可以分析大量数据以发现指向潜在风险的模式和异常。人工智能 (AI) 可以通过将机器学习算法应用于网络数据、日志和事件来检测 DDoS 攻击 、恶意软件感染
、未经授权的访问和其他问题的迹象
。人工智能发现了人类难以独立发现的联系和见解 。

人工智能检测新出现的威胁

尽管网络犯罪分子总是在开发新的攻击策略，但人工智能系统可以实时识别这些新的危险。人工智能系统不断更新其知识库，以跟上新的攻击方法。AI 分析网络活动和流量
，将其与既定模式进行比较，并检测任何可能指向新发现的零日漏洞或其他新威胁的异常情况。

人工智能执行预测分析

AI 的能力远不止于跟踪网络活动。它还可以进行预测分析以识别未来的潜在危险  。为了主动保护网络和数据
，AI 系统可以通过发现威胁行为者的策略、方法和程序 (TTP) 中的趋势来预见威胁行为者接下来可能发起的新攻击。多亏了预测性人工智能，安全团队甚至可以在危险出现之前就走在前面。

人工智能增强人类安全分析师

当人工智能和人类知识相结合时，才能实现最有效的网络防御。即使人工智能改进了网络监控和威胁识别
，人类分析师仍然至关重要。通过处理数据关联和分析等耗时、重复的活动 ，人工智能系统可以让人类分析师腾出时间专注于高阶思维 ，从而为他们提供支持 。此外，AI 还向分析师提供警报和建议 ，以进行更多研究和采取行动
。

由于网络威胁的数量和复杂性不断增加
，人工智能 (AI) 和机器学习正在成为监控网络、发现攻击以及保护系统和数据不可或缺的技术 。为了实现全面和主动的网络防御，AI 提高了威胁可见性 ，识别新的攻击技术，预测即将发生的危险，并简化了人类分析师的工作 。通过利用 AI 的力量，组织可以获得显着优势
，以对抗希望渗透其网络和数据的威胁行为者 。

人工智能增强安全信息和事件管理 (SIEM) 解决方案

得益于人工智能，SIEM 系统可以实时发现危险和异常 ，人工智能分析大量数据以发现可疑活动。人工智能算法可以为典型的网络活动和用户行为建立基线，以识别可能表示网络威胁的偏差。由于实时威胁检测，安全人员可以迅速做出反应以遏制和减轻攻击 。

自动警报分类

SIEM 系统会产生许多警报
，但并非所有警报都需要立即处理 。为了优先考虑安全分析师分析的最高优先级威胁，AI 可以帮助根据严重性和风险自动对警告进行分类。人工智能根据真正危险的可能性
、发现的可疑活动以及受影响系统的严重程度来评估警报
。对于分析师来说，这可以减轻警报疲劳，使他们可以专注于最重要的风险。

更快的威胁调查

如果发现威胁 ，AI 会加快调查过程
。这些系统可以结合来自多个来源的信息来拼凑攻击的完整范围 ，识别受影响的系统，并识别初始攻击向量。人工智能还可以推荐区域以寻找更多妥协并识别相关问题 。由于这种快速的威胁搜寻 ，安全团队可以快速了解攻击的全部影响，然后他们可以采取果断行动消除环境中的危险
。

连续调整

通过持续调整，支持 AI 的 SIEM 随着时间的推移变得更加智能。人工智能系统会在安全分析师检查警报并对其做出反应时监控他们的评论和活动
。系统使用此信息来增强对威胁的理解 ，提高警告的准确性和优先级，并增强检测算法 。AI 还使用分析师评论来选择数据源 ，以提供有关各种危险的最有见地的信息。由于这个调整过程
 ，随着时间的推移 ，SIEM 变得更加善于识别威胁和采取行动 
。

借助人工智能增强型 SIEM 系统，组织可以跟上不断增长的数据量和复杂的网络威胁。AI 改进了威胁检测 ，加快了响应时间 ，减轻了警报疲劳，并提高了安全操作的总体效能和效率。因此，组织可以通过采用 AI 来改善其安全状况并领先于新威胁。

人工智能可以分析用户行为以检测受损帐户

人工智能系统可以分析用户行为和账户活动以检测被盗用的账户 。通过密切监控您通常如何访问帐户和在线服务并与之交互，AI 可以发现可能表明您的帐户已被黑客入侵或被未经授权的用户访问的异常情况 。

分析登录模式

当登录出现异常时
，AI 会检查您经常登录的设备 、地点和时间等因素。例如，如果登录来自未知设备或意外位置，AI 可以将其检测为潜在可疑
，并要求进一步身份验证以确认您的登录身份。人工智能还可以判断登录是否来自与欺诈或黑客行为相关的位置或设备 。

检测使用模式的变化

您访问的功能或数据、您登录的时长和频率以及其他因素。登录后，AI 会跟踪有关您的典型帐户和在线服务使用情况的信息
。如果 AI 发现您的使用和行为模式发生重大变化，它可能会表明未经授权的人访问了您的帐户。例如，如果您的帐户在闲置数月后突然出现大量活动 ，或者您可以访问对您的帐户来说不寻常的敏感信息 。

分析生物特征和行为因素

您与技术交互的认知“指纹”是行为因素。一些系统使用生物识别技术
，例如鼠标移动或击键动态，来创建您的打字和点击习惯的档案。如果系统发现其他人在确认您的身份之前键入或单击您的帐户 ，则它可能会锁定访问权限  。例如，你阅读和回复屏幕上的项目的速度  ，可以被 AI 用来决定使用该帐户的个人是否表现出不同的行为特征
。

人工智能 (AI) 和网络安全系统协作分析用户帐户，并通过密切监控登录  、使用 、生物识别和行为来查找受损访问 。人工智能可以帮助识别和快速管理网络威胁 ，包括帐户接管和身份盗用 。人工智能通过自动识别人类安全团队和个人用户可能忽略的危险信号来增加额外的安全层。

基于 AI 的密码安全检查 ，用于检查弱密码或泄露密码

基于 AI 的密码安全检查分析用户密码，以确定它们是否很弱或是否已在数据泄露中泄露 。通过利用机器学习和自然语言处理 ，人工智能系统可以检查密码是否在以前的违规行为中暴露过 ，是否包含易于猜测的常见模式，或者是否与用户的个人信息有相似之处 。

检测弱密码或常用密码

如果密码包含易于猜测的可识别模式
，例如“123456”、“密码”或“qwerty”，人工智能系统可以识别它们。此外，他们还可以确定密码是否与用户的姓名 、电子邮件地址、生日或其他私人信息相似 。该技术采用机器学习方法，在对数百万个真实世界的密码进行训练后，识别这些类型的弱密码或频繁密码。

检查已知的泄露密码

包含数十亿个密码的数据库在过去的数据泄露和泄漏中遭到破坏，可供 AI 驱动的密码扫描仪使用。如果用户的密码出现在任何这些被黑列表中
，他们可以立即检查它是否存在 
。为了帮助防止帐户接管，系统将在密码匹配时将其识别为已泄露，要求用户选择一个新的、不同的密码 
。

建议强而独特的密码

系统可能会为用户提供各种密码建议 。基于 AI 的密码检查器除了突出显示受损或弱密码外 ，还可以为用户建议新的强密码。它们提供至少 8-16 个字符长的随机密码，包括各种字母 、数字和符号 ，并且没有任何众所周知的模式。这些人工智能生成的密码可帮助用户为其帐户创建不同的密码 
，这对小偷来说是难以破译的。

在人工智能和机器学习的帮助下，密码安全性可能会得到显着提高。组织越来越多地将一种称为 AI 的新兴网络安全技术集成到密码策略和身份验证例程中 。人工智能系统可以通过利用海量数据集和算法来检测弱密码、流行密码或泄露密码 ，从而帮助用户选择为其帐户和个人信息提供更高安全性的密码。

常见问题解答 ：人工智能如何应对一些最大的网络安全挑战?

借助人工智能和机器学习技术，可以解决网络安全中的一些最大问题。人工智能 (AI) 系统可以发现漏洞，识别出现的威胁，并通过利用大量数据和计算机能力帮助组织增强安全态势
。

检测新威胁

在庞大的数据集中 ，人工智能非常擅长发现异常和新模式 。通过分析大量网络流量数据 ，人工智能系统可以检测新病毒 、网络钓鱼企图以及基于签名的解决方案可能遗漏的其他危险。人工智能还可以比较来自许多系统的数据以检测多阶段攻击。

识别漏洞

自然语言处理等人工智能工具可以搜索代码存储库 、网站和其他数据源 ，以识别黑客可能利用的安全漏洞。使用 AI 可以发现许多软件故障
、不正确的设置和其他漏洞
。此外
，它可以根据风险对漏洞进行排序，协助安全团队集中补救工作。

加强防御

人工智能和机器学习通过以下功能帮助加强组织的安全防御 ：

行为分析：监控用户行为的变化以寻找帐户泄露或内部威胁的迹象。自适应身份验证：根据位置、访问时间和以前的行为等风险因素更改访问限制和身份验证程序 
。预测建模：根据公司的特定风险状况，预测最有可能针对它的风险、弱点和攻击 。自动修补
：跨系统查找和分发软件更新以尽快修复漏洞 。

网络安全的未来将严重依赖人工智能，但人类的专业知识仍然至关重要。人工智能系统需要大量数据才能正常运行 ，而这种偏见可能会反映在这些系统中  ，甚至被这些系统放大 。负责网络安全的团队必须密切监控人工智能系统，确认他们的发现 ，并做出正确的判断。当与人类经验相结合时 ，人工智能可能成为抵御新网络威胁的有力武器。在网络安全领域，人工智能不能完全替代人的判断和决策。

结论

随着人工智能等新技术改变我们的数字世界，网络风险正在迅速增加
。然而，人工智能也可用于发现和减少这些新的危害。使用 AI 进行网络防御的组织可以更快地识别威胁
，了解黑客的方法和目标 ，甚至可以预测即将到来的攻击。网络安全专家有机会智取有害行为者并在人工智能的帮助下建立更强大的防御。虽然未来仍然未知 ，但人工智能与人类专家之间的合作对于保护我们全球互联的社会至关重要 。通过投资和使用 AI 网络安全解决方案 ，组织和个人会因为知道他们的数据和系统是安全的而感到更加安全。

(责任编辑：IT资讯)