摘要：了解人工智能和网络安全如何协同工作以抵御新出现的威胁。了解保护数字资产的最新策略。

   了解人工智能和网络安全如何协同工作以抵御新出现的威胁。了解保护数字资产的最新策略。

针对技术的威胁也随着技术的发展呈指数级增长。网络犯罪是一笔大生意;黑客们正在使用越来越先进的方法侵入系统并窃取数据。人工智能可能是打败这些邪恶势力的答案。人工智能可以帮助识别实时出现的新威胁，甚至可以通过使用机器学习算法和预测分析，在未来的攻击发生之前预测到它们。

网络安全应该是组织保护数字资产和消费者数据的首要任务。对于安全团队来说，人工智能可以成为网络可见性、异常检测和威胁自动化的有力工具。

人工智能是检测新兴网络威胁的关键

随着网络威胁的快速发展和日益复杂，人工智能(AI)已成为识别和挫败网络威胁的关键。人工智能系统可以比人类更快地分析大量数据，找到预示网络攻击的新模式。

基于人工智能的网络安全系统持续监控网络和用户活动，以建立典型行为的基线。然后，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一个陌生的位置签到，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庞大数据集之间的链接来识别以前从未使用过的新颖攻击策略。当欺诈者试图快速利用新的漏洞时，这项技能是必不可少的。人工智能还有助于检测零日攻击，这是一种尚未修复的全新漏洞。

•除了检测之外，人工智能还支持预测分析，以估计特定类型攻击的可能性。当资源被优先分配时，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的攻击，使安全团队能够专注于最先进的威胁。

总的来说，人工智能有望通过利用数据和算法来检测新的威胁并支持信息安全，从而彻底改变网络安全。当人工智能与人类的判断和监督相结合时，它会带来新的风险，比如旨在欺骗人工智能系统的对抗性攻击，但它对于避免当今的网络威胁更有必要。当代攻击的速度和范围，可能会使没有人工智能就无法在网络武器竞赛中取得进展。

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机器学习算法可以识别恶意软件和网络钓鱼企图

随着网络威胁的加剧，人工智能和机器学习是网络安全的关键技术。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。

好的和坏的代码的大数据集被用来训练机器学习算法。在了解了每种类型的特征后，算法可以分析新的文件或电子邮件，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来识别网络钓鱼行为。在确定一段内容是真实的还是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。随着网络钓鱼邮件变得越来越复杂和有针对性，机器学习是必不可少的。

机器学习极大地增强了恶意软件和网络钓鱼的检测，尽管仍然存在一些缺点。随着时间的推移，这些算法接触到的数据越多，它们就越智能。人工智能在网络安全领域的应用必须不断发展，以应对新的危险，因为网络犯罪分子也在利用机器学习来制造越来越复杂的威胁。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。人工智能系统可以分析大量数据来识别漏洞，确定风险的优先级，并确定最佳的修补策略。

人工智能改进漏洞发现

人工智能使用复杂的数据分析技术(包括自然语言处理)对漏洞数据库、供应商咨询和开源平台中的大量数据进行梳理。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。由于人工智能减少了他们必须调查的误报次数，安全团队得以腾出时间专注于最重要的风险。

AI根据风险级别对漏洞进行优先排序

每个漏洞所呈现的危险级别各不相同。人工智能(AI)基于诸如通用漏洞评分系统(CVSS)评分、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来评估漏洞。然后，人工智能对漏洞进行排名，这样安全团队就可以首先关注最大的威胁。优先级保证了安全团队有效地利用他们的时间和资源。

AI优化补丁时间表

修补漏洞需要取得平衡。为了防止中断，必须及时应用补丁，同时进行彻底评估。人工智能可以分析大量数据，根据风险水平、依赖关系和操作影响确定最佳的补丁计划。人工智能可能会找到最小化业务中断，同时加快高优先级补丁时间的策略。人工智能以数据驱动的方式进行补丁，从而提高安全性和生产力。

人工智能改善身份和访问管理

人工智能和机器学习增强了身份和访问管理(IAM)系统。IAM解决方案验证用户身份，控制用户对系统、应用程序和数据的访问。人工智能在以下几个方面帮助改善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，并发现可能是账户受损或内部威胁迹象的异常情况。人工智能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，以便进行进一步查询。

自适应认证

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，而人工智能使这成为可能。对于低风险的访问，一个简单的密码就足够了。多因素身份验证，如生物识别，对于高风险访问可能是必要的。

自动配置和取消配置

人工智能可以帮助简化授予新用户访问权限的程序，并从离开公司或换工作的人那里删除该权限。人工智能系统可以通过检查工作职责、访问需求和终止检查清单，自动提供和取消对系统和数据的访问。这减轻了行政负担，并保证及时合法地准予和取消访问。

持续的监控

IAM系统可以利用机器学习来持续监控用户访问和权限，以便发现未经授权的访问、不活跃的帐户和不适当的角色隔离实例。人工智能工具可以检查权利和角色数据，以识别和解决诸如过度访问或角色矛盾的人员等问题。组织可以通过持续监控来确保遵从性和最小特权。

人工智能和机器学习将继续改进IAM系统，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，改进遵从性，并改进访问治理。总的来说，人工智能将在协助IAM系统提供针对新网络威胁的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善网络监控和威胁检测。AI系统可以分析大量数据可以分析大量数据，以找到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。

AI检测新的和正在出现的威胁

尽管网络犯罪分子不断开发新的攻击策略，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。人工智能分析网络活动和流量，将其与已建立的模式进行比较，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。

人工智能进行预测分析

人工智能的能力远不止追踪网络活动。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，人工智能系统可以通过发现威胁行为者的战术、方法和程序(TTPs)的趋势，预测他们下一步可能发起的新攻击。由于预测性人工智能，安全团队可以在危险出现之前就处于领先地位。

人工智能增强了人类安全分析师

最有效的网络防御是人工智能和人类知识的结合。即使人工智能改善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，人工智能系统为人类分析师提供了支持，使他们能够专注于更高层次的思考。此外，人工智能还为分析师提供警报和建议，以便进行更多的研究和行动。

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、发现攻击以及防御系统和数据的不可或缺的技术。为了进行全面和主动的网络防御，人工智能提高了威胁可见性，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。通过利用人工智能的力量，组织可以在面对试图渗透其网络和数据的威胁行为者时获得显著的优势。

AI增强了安全信息和事件管理(SIEM)解决方案

由于人工智能可以分析大量数据，发现可疑活动，SIEM系统可以实时发现危险和异常。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，以识别可能预示网络威胁的偏差。由于实时威胁检测，安全人员可以迅速做出反应，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，人工智能可以帮助根据严重性和风险自动分类警告。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性来评估警报。对分析师来说，这减轻了警觉性疲劳，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，人工智能可以加速调查过程。这些系统可以将来自多个来源的信息组合在一起，以拼凑出攻击的完整广度，识别受影响的系统，并识别初始攻击向量。人工智能还可以建议在哪些领域寻求更多妥协，并认识到相关的担忧。由于这种快速的威胁搜索，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从他们的环境中消除危险。

连续调优

通过不断调整，人工智能SIEM会随着时间的推移变得更加智能。当安全分析师检查并对警报做出反应时，人工智能系统会监控他们的评论和活动。系统使用这些信息来增强对威胁的理解，提高警告的精度和优先级，并增强检测算法。人工智能还使用分析师的评论来选择数据源，这些数据源可以提供有关各种危险的最有见地的信息。由于这个优化过程，随着时间的推移，SIEM在识别威胁和采取行动方面变得更加熟练。

组织可以通过人工智能增强的SIEM系统跟上不断增长的数据量和网络威胁的复杂性。人工智能改善了威胁检测，加快了响应时间，减少了警报疲劳，提高了安全行动的总体效率和效率。因此，组织可以通过采用人工智能来改善其安全态势并保持领先于新威胁。

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，以检测受损账户。通过密切监控你通常如何访问和与账户和在线服务互动，人工智能可以发现异常情况，可能表明你的账户被黑客入侵或被未经授权的用户访问。

登录模式分析

当登录出现异常时，AI会检查设备、地点和登录时间等因素。例如，人工智能可以检测到潜在的可疑登录，如果它意外地来自未知的设备或地方，并要求进一步的身份验证来确认你的身份。人工智能还可以判断登录是否来自与欺诈或黑客有关的位置或设备。

检测使用模式的变化

您访问的功能或数据，登录的时间和频率以及其他因素。一旦登录，人工智能就会跟踪你的典型账户信息和在线服务使用情况。如果人工智能注意到你的使用和行为模式发生了重大变化，它可能会提示一个未经授权的人访问了你的账户。例如，如果您的帐户在闲置数月后突然出现活动激增，或者您可以访问帐户中不寻常的敏感信息。

分析生物特征和行为因素

与科技互动的认知“指纹”是行为因素。一些系统使用生物识别技术，如鼠标移动或击键动力学，来创建你的打字和点击习惯的档案。如果系统发现有人在确认你的身份之前输入或点击你的账户，系统可能会锁定访问权限。例如，你阅读和回复屏幕上项目的速度可以被人工智能用来判断使用该账户的个人是否表现出不同的行为特征。

人工智能(AI)和网络安全系统合作分析用户账户，并通过密切监控登录、使用、生物识别和行为来发现受损的访问权限。人工智能可以帮助识别和快速管理网络威胁，包括账户接管和身份盗窃。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，增加了额外的安全层。

基于人工智能的密码安全检查弱或泄露的密码

基于人工智能的密码安全检查分析用户密码，以确定它们是否薄弱或在数据泄露中被泄露。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泄露中暴露过，是否包含易于猜测的常见模式，或者与用户的个人信息有相似之处。

检测弱密码和普通密码

如果密码包含易于猜测的可识别模式，例如“123456”、“password”或“qwerty”，人工智能系统就可以识别它们。此外，它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，在对数百万个现实世界的密码进行训练后，识别这些弱密码或频繁密码。

检查已知的泄露密码

在过去的数据泄露和泄露中，包含数十亿密码的数据库可供人工智能密码扫描器使用。如果用户的密码出现在这些被黑客攻击的列表中，他们可以立即检查是否存在。为了防止帐户被接管，如果密码与密码匹配，系统会将其识别为已泄露，要求用户选择一个新的、不同的密码。

建议使用强且唯一的密码

系统可能会向用户提供各种密码建议。基于人工智能的密码检查器可以为用户提供新的强密码，除了突出显示受损或弱密码。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帮助用户为自己的账户创建不同的密码，盗贼很难破译。

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著提高。组织越来越多地将一种新兴的网络安全技术称为AI集成到密码策略和身份验证例程中。人工智能系统可以利用大量数据集和算法来检测弱密码、常用密码或泄露密码，帮助用户选择为账户和个人信息提供更高安全性的密码。

常见问题:人工智能如何解决一些最大的网络安全挑战?

在人工智能和机器学习技术的帮助下，网络安全中的一些最大问题可以得到解决。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其安全态势。

检测新威胁

在庞大的数据集中，人工智能在发现异常和新模式方面表现出色。通过分析大量网络流量数据，人工智能系统可以检测到基于签名的解决方案可能忽略的新病毒、网络钓鱼企图和其他危险。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

像自然语言处理这样的人工智能工具可以搜索代码库、网站和其他数据源，以识别黑客可能利用的安全漏洞。使用人工智能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，帮助安全团队集中他们的补救工作。

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，寻找账户泄露或内部威胁的迹象。

•自适应认证:根据位置、访问时间和以前的行为等风险因素改变访问限制和认证程序。

•预测建模:根据公司的具体风险概况，预测最有可能针对公司的风险、弱点和攻击。

•自动修补:在系统中查找和分发软件更新，以尽快修复漏洞。

未来的网络安全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的数据才能正常运行，而这些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，并做出合理的判断。人工智能与人类经验相结合，可能成为抵御新的网络威胁的有力武器。在网络安全领域，人工智能不能完全取代人类的判断和决策。

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长。然而，人工智能也可以用来发现和减少这些新的危险。使用人工智能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，甚至预测即将到来的攻击。在人工智能的帮助下，网络安全专家有机会智胜有害行为者，并建立更强大的防御。虽然未来仍然未知，但人工智能和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。通过投资和使用人工智能网络安全解决方案，组织和个人可以更安全地知道他们的数据和系统是安全的。

编辑：Harris