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人工智能在網絡安全中的優缺點

2021-02-18 10:53:57  來源:今日頭條

摘要:如今,產生的數據比以往任何時候都要多。由于數據分析工具的發展,各行各業的組織都更加重視大數據的收集和存儲。
關鍵詞: 人工智能 安全
  如今,產生的數據比以往任何時候都要多。由于數據分析工具的發展,各行各業的組織都更加重視大數據的收集和存儲。
 
  大數據加上越來越多的云存儲解決方案,使網絡犯罪分子更容易設計新型攻擊。
 
  隨著我們在技術上取得突破,黑客也配備了更好的工具。
 
  因此,數據隱私和網絡安全受到威脅。科技巨頭已經開始探索人工智能是否可以提供更好的網絡安全性。
 
  幾家公司甚至已經開始盡早采用基于AI的解決方案以提高安全性。
 
  為什么AI具有網絡安全潛力?
 
  人工智能由可以分析數據并從中學習的模型組成。
 
  AI模型能夠識別數據中的趨勢和模式。因此,它可以成為發現威脅和攻擊的有效工具。
 
  人工智能如何幫助增強網絡安全?
 
  下文討論了AI承諾更好的網絡安全的一些方式。
 
  1.管理漏洞
 
  大多數公司采取了被動策略,即只有在檢測到漏洞后才開始采取措施。
 
  AI可以采取主動措施,使模型可以發現異常并提前提醒相關部門。
 
  2.更好的身份驗證
 
  依靠傳統的用戶名和密碼登錄帳戶已經屢次證明容易受到攻擊。
 
  大多數人不花力氣來創建一個強密碼。
 
  即使這樣做,也可能會將密碼存儲在未加密的文件中以記住它們。
 
  基于AI的登錄解決方案使用多種因素來學習每個用戶的登錄模式。
 
  對于每個用戶,系統都會根據各種因素(例如用于登錄的IP地址,登錄時間,用戶的位置等)來計算風險分析得分。因此,這些登錄系統可以更好地阻止攻擊。
 
  有了龐大的數據集,人們可以訓練并建立模型來識別網絡釣魚攻擊。
 
  人工智能可用于檢測網絡釣魚的常見來源并及時發出警報。
 
  3.主動檢測威脅
 
  網絡安全威脅可能對任何組織造成巨大破壞。為了確保不損害網絡安全,人工智能可以幫助快速檢測和管理威脅。
 
  監督算法已用于構建ML模型,該模型可以對特定情況是否構成威脅進行分類。
 
  但是,已經觀察到,僅依靠AI常常會導致許多誤報。
 
  因此,網絡安全專家建議結合使用傳統方法和基于AI的解決方案。
 
  在網絡安全中實施AI的局限性
 
  技術可以是一把雙刃劍。
 
  一方面,大型組織對研發進行投資,以最大程度地利用AI的好處。
 
  另一方面,有惡意的人也可以使用AI。如果使用監督算法的系統被黑客入侵,黑客可以更改分類和組標簽以方便使用。
 
  然后,實現AI的整個目的就無效了。
 
  的確,AI提供了多種解決方案以提高網絡安全性,但它也有其自身的局限性。
 
  這是為網絡安全實施AI的一些局限性。
 
  1.費用
 
  基于AI的解決方案需要具有強大計算能力并利用數據的系統。
 
  中小型企業無力投資使用人工智能的解決方案。
 
  2.數據收集
 
  數據構成了基于人工智能的解決方案的核心。數據量越多,使用該數據的模型的準確性就越高。
 
  數據必須具有足夠數量的各種條目-包括惡意攻擊。
 
  當前,有多少公司有能力實施無偏數據收集技術?
 
  3.黑客的觀點
 
  有權使用AI并掌握使用正確工具知識的黑客可以在發起攻擊之前構建抗AI模型。在這種情況下,受害者不知所措。
 
  將AI用于網絡安全的公司
 
  Google實施了機器學習來為Gmail用戶標記垃圾郵件。
 
  IBM的認知學習平臺Watson已投資于使用機器學習自動執行安全操作的研究。
 
  概括
 
  總體而言,人工智能為希望加強網絡安全的公司提供了很多服務。
 
  但是,在公司可以自由地開始使用基于AI的解決方案之前,有幾個障礙。
 
  谷歌和IBM通過在網絡安全中實施機器學習來引領潮流。
 
  希望其他幾家科技公司能夠帶頭并繼續創新。

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責編:zhangwenwen

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