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網絡安全中的人工智能:利弊
2022-03-31   百家號

  隨著黑客的攻擊變得越來越復雜,對于某些用戶或公司來說,這可能感覺像是一場失敗的戰斗。但是,人工智能(AI)可能會有所幫助。它使用智能算法來加強您的防御。讓我們看看AI和網絡安全是什么聯系在一起的,以及它們如何保護您免受網絡威脅。
 
  什么是人工智能?
 
  人工智能是機器或其他非生物實體所展示的智能,或在人工機制中創造的認知功能。人工智能系統可用于從機器人技術到經濟學再到網絡安全的廣泛領域。
 
  人工智能的子集
 
  以下是與人工智能技術相關的一些基本概念。
 
  機器學習
 
  機器學習是計算機識別數據模式并使用這些模式執行任務和解決問題的能力。這樣的系統從其算法中學習,并發展出做出尚未編程的預測或決策的能力。由于能夠快速處理大量數據,具有集成機器學習能力的網絡安全系統可以幫助更準確地預測和預防攻擊。
 
  專家系統
 
  專家系統是模擬人類智能決策過程以解決各種問題的程序。它們旨在通過知識體系進行推理來解決復雜的問題。專家系統通常有兩個子系統——推理引擎和知識庫。知識庫代表事實和規則。推理引擎使用規則來推斷新的事實。
 
 
  人工神經網絡
 
  人工神經網絡采用允許計算機從觀察數據中學習的方式。它模擬了人類大腦的生物過程。神經網絡由發送信號的人工神經元組成。神經元還具有隨著學習的進行而調整的權重。權重可以增加或減少信號。人工神經網絡用于系統識別、量子化學、面部和圖像識別、序列識別、數據挖掘和其他情況。
 
  深度學習
 
  深度學習是基于人工神經網絡和表征學習的機器學習的一個子集。它使用多個層次從輸入數據中逐步提取更高層的特征。因此,深度學習可以識別數據的特定差異和方面(例如,提供相當準確的圖像識別)。
 
  人工智能在網絡安全中的應用
 
  AI可以通過機器學習識別設備所有者的行為模式。如果它發現異常,它可能會懷疑其他人正在使用該機器并阻止它。
 
  機器學習功能和大型數據庫還可以幫助更有效地檢測威脅和漏洞。AI可以監控網絡流量的模式,并在發現可疑情況時提醒用戶或管理員。機器學習還可以幫助積累廣泛的數據庫以進行更精確的模式識別。
 
  人工智能在質量和數量上都超越了人類的監控能力。它消除了人為錯誤因素,24/7全天候運行,并且可以在短時間內處理大量數據。這將使專家無需做大量工作,使他們能夠專注于其他任務。
 
  人工智能可以消除使用密碼的需要以及密碼被盜的危險。生物識別系統使用人工智能來識別合法所有者,使用面部識別、指紋或其他類似技術。例如,他們甚至可以記住面部圖案中最細微的細節。因此,您的設備甚至可以識別您的面部毛發或頭飾。
 
  AI可以幫助維護具有不同訪問級別的設備、應用程序和用戶的準確和詳細記錄。
 
  更好的端點安全性。AI有利于保護遠程設備的端點。AI活動不基于簽名,因此對于發現新的惡意軟件類型和防止惡意軟件攻擊更有用。AI學習如何識別惡意軟件或其他可疑進程的行為模式,因此它可以快速適應并不斷增強其虛擬肌肉。
 
  人工智能在網絡安全中的挑戰
 
  人工智能也可以被黑客用于惡意目的,并發起更復雜和更大規模的攻擊。人工智能還可以幫助更快、更有效地識別和利用漏洞。
 
  人工智能驅動的生物特征識別也可能是一種威脅。先進的掃描技術可以向第三方提供有關您的外觀的非常詳細的數據。它們還可用于監視、跟蹤和其他侵犯我們隱私的行為。威權國家和政權可能會使用這些技術來監視他們的對手。
 
  目前聘請專家團隊實施人工智能解決方案的成本相當高。此外,其中一些技術仍處于試驗階段,因此依賴它們是有風險的。
 
  人工智能實現了比以往更多的數據收集和處理,使第三方實體能夠擁有更多關于我們的數據。它可能會引入比它解決的更多的隱私和安全問題。
 
  病毒開發者也可以使用人工智能。這些由人工智能驅動的病毒可能會比其他病毒造成更大的破壞,因為它們可能能夠檢測到防病毒軟件、攻擊其代碼并繞過它。
 
  人工智能也可以用于社會攻擊。詐騙者可以使用它來模仿人類語言或制作虛假圖像或視頻,以誘騙用戶發送機密數據。這些技術也可用于網絡欺凌。的游戲資訊。

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