在數(shù)字時代，人們和組織必須做出的最重要的決定之一就是安全問題。網絡威脅變得越來越復雜，而風險管理方面更普遍的策略卻未能跟上。引入人工智能驅動的網絡安全——這是網絡安全領域的一個革命性概念，它利用人工智能來改善監(jiān)視、屏蔽和預見網絡犯罪。

認知計算和人工智能在網絡安全領域的融合

從歷史上看，全球網絡安全概念發(fā)生了巨大變化。在安全發(fā)展模式的早期階段，安全被視為被動的，并且致力于“在威脅發(fā)生后應對”。在新技術時代，特別是隨著人工智能的融入，與之前提到的被動策略相比，這種策略類型更加主動?；谌斯ぶ悄艿木W絡安全解決方案，可以以任何人類系統(tǒng)無法做到的方式進行檢測、學習和響應。

談到網絡安全中的人工智能，很可能是在談論一場即將發(fā)生的革命，這是由于檢測網絡威脅的新方法。人工智能能夠搜索、理解、比較、分析和識別類別、異常值，并自動執(zhí)行人類曾經參與的活動。

人工智能很有趣，其最好的部分之一是，其包括機器學習，這有助于網絡安全更快、更高效。機器學習的優(yōu)勢在于，其可以并且將會被訓練，并且會隨著時間的推移、環(huán)境和威脅的變化而改進；更重要的是，與基于簽名的方法不同，其具有這種能力。

機器學習在網絡安全中的一些應用包括：

異常檢測：機器學習可以通過確定違反預定義模式的典型使用或行為來幫助識別安全威脅，并通知安全人員。 惡意軟件分析：機器學習還可以分析惡意軟件或軟件，可能是病毒、勒索軟件或間諜軟件，以及軟件的來源、目標和含義。 威脅情報：其可以從博客、論壇、社交媒體網絡、“暗網”或任何其他來源獲取信息，并將其提煉為一組有關潛在的新威脅或現(xiàn)有威脅的情報報告。

人工智能可以更有效地檢測威脅，并保護數(shù)據(jù)和網絡免受網絡威脅，正在成為信息安全的前沿解決方案。

網絡安全檢測中的人工智能

檢測通常被視為網絡安全的第一層，因為其有助于識別威脅和潛在的安全漏洞。人工智能通過使用機器學習技術分析來自網絡流量和用戶活動的數(shù)據(jù)的機制來提高這種能力，目的是識別黑客攻擊導致的行為異常。

與已經識別出所需威脅模式和框架的傳統(tǒng)方法不同，人工智能可以借助其識別的異常信息模式，向組織通報任何新的或正在出現(xiàn)的威脅。

預防是遏制網絡空間威脅的第一步。檢測到威脅后，可以通過人工智能觸發(fā)的對策消除威脅，例如隔離受影響的網絡或設備，并修補其他漏洞。通過觀察與用戶的交互，人工智能模式可以改進其保護步驟或預防程序，絕不讓攻擊者有機可乘。

預測過程需要根據(jù)當前趨勢和過去信息，對未來威脅和風險采取預測行動。在這一領域，如果使用預測分析來確定襲擊可能發(fā)生的地點和方式，人工智能可以再次表現(xiàn)出色。其還有助于在被認為處于危險中的脆弱區(qū)域建立防御，并有助于合理分配資源。

克服道德困境

人工智能承諾提供堅不可摧的防御。但這也有一個問題，盡管這次是道德問題。我們不能與朋友或家人分享密碼，甚至不能讓別人在未經許可的情況下使用自己的賬戶。從本質上講，我們能否在不侵犯隱私權或加深與我們自己創(chuàng)造的安全系統(tǒng)糾纏的情況下，負責任地保護我們的虛擬環(huán)境？這是一個無法輕易回答的問題，盡管它相當重要。

隱私問題：雖然人工智能必須能夠檢測到此類威脅，但我們必須知道何時注意危險，以及何時開始收集信息，而這個問題引發(fā)了隱私方面的擔憂。其要求公開數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的使用和返回，并授權用戶控制這些信息。 問責制：雖然人工智能可以快速做出決策，但當事情沒有按預期完成或組織失敗時，誰來負責？我們能否將這些可能致命的錯誤的責任重新歸咎于算法？在人工智能的開發(fā)和使用中建立結構，對于規(guī)劃如何創(chuàng)建更負責任的人工智能非常重要。 偏見：如果訓練數(shù)據(jù)集本身就帶有偏見，那么人工智能也會對某些人群產生某種偏見。從這個角度來看，我們必須從一開始就避免自滿，并明確密切關注用于識別訓練數(shù)據(jù)的標準，更不用說從一開始就制定措施，以防止歧視的可能性。

不能像往常一樣忽視這些問題或不采取行動應對這些問題。有一些重要的話題是禁忌的，但人工智能需要公開討論，以便人們能夠做出理性的決定，并根據(jù)這些技術制定具體的行為準則。這將是人工智能在不違背我們的原則的情況下，幫助人們在數(shù)字領域生活得更安全的唯一途徑。

人工智能驅動的網絡安全挑戰(zhàn)

與任何其他網絡安全方法一樣，在網絡安全中使用人工智能也存在一些限制。人工智能驅動的網絡安全雖然具有變革性，但也帶來了組織必須應對的若干挑戰(zhàn)和限制：

1、惡意使用人工智能：

對抗性人工智能：攻擊者可以開發(fā)更好的人工智能類型，這使得現(xiàn)有的惡意軟件幾乎不可能被檢測到。 人工智能攻擊：黑客可以使用人工智能來擴展其攻擊的控制和協(xié)調，并將所選的攻擊類型升級到更大的維度。

2、誤報和漏報：

誤報：這是因為人工智能系統(tǒng)會迅速將某種行為歸類為惡意行為，而在現(xiàn)實世界中，這種行為是無害的；因此，在檢測到真實行為之前，可能會耗費大量資源。這反過來會阻礙業(yè)務運營。 錯過的威脅：另一方面，人工智能可能無法識別真正的威脅，這使得人工智能模型難以從數(shù)據(jù)中學習并識別與威脅相似的特征。

3、數(shù)據(jù)隱私問題：

敏感數(shù)據(jù)暴露：人工智能系統(tǒng)根據(jù)大量數(shù)據(jù)做出決策，這種未經授權的行為可能引發(fā)隱私侵犯的擔憂。 合規(guī)風險：使用人工智能來支持安全解決方案的組織必須滿足GDPR等法律要求。

4、偏見和歧視：

固有偏見：已經確定人工智能模型會從數(shù)據(jù)集中學習以做出決策，因此，如果數(shù)據(jù)集中存在偏見，那么模型也會看到。 不公平的分析：由于收集的數(shù)據(jù)可能存在偏見，人類行為可能會被人工智能視為惡意的。

5、復雜性和管理：

復雜的集成：將人工智能集成到網絡安全環(huán)境中，可以防止在細化和成本方面的各種挑戰(zhàn)。 技能差距：缺乏精通人工智能和網絡安全的人才。因此，負責管理和維護人工智能工具的人才稀缺。

6、對質量數(shù)據(jù)的依賴：

數(shù)據(jù)質量：盡管當今的數(shù)據(jù)科學能夠構建令人印象深刻的人工智能模型，但重要的是要知道，這些模型的準確性取決于其所提取的數(shù)據(jù)。不準確的信息可能導致決策措施不足以應對安全威脅。 數(shù)據(jù)中毒：將安全威脅的線索結合在一起，攻擊者可以更改輸入人工智能模型的數(shù)據(jù)，從而破壞安全系統(tǒng)。

7、道德和法律影響：

自主決策：在人工智能的幫助下做出決策的系統(tǒng)中，實際的法律效果也會影響并冒著損害和違規(guī)的風險。 問責問題：如果人工智能在分配資源時做出錯誤決策，那么誰應該負責這個問題非常常見，因此問責成為一個問題。

8、不斷演變的威脅形勢：

保持同步：本質上，計算機當前最容易受到攻擊，必須不斷學習和更新才能適應當前的威脅。 資源強度：然而，持續(xù)學習需要相當大的計算能力來執(zhí)行各種計算，而且通常成本很高，并非所有組織都能負擔得起。

9、人工智能系統(tǒng)本身的安全性：

攻擊目標：還應注意，包括人工智能系統(tǒng)在內的每種技術都很容易受到網絡威脅，從而破壞其所提供的安全性。 內部威脅：例如，惡意員工可能會決定“劫持”人工智能系統(tǒng)并更改其參數(shù)，甚至完全刪除。

總結

基于人工智能的網絡安全，標志著應對網絡威脅的重大進步。人工智能提供了一套完整的安全解決方案，能夠適應不斷變化的網絡危險性質，因為其結合了識別、預防和預測能力。盡管存在一些障礙，但人工智能在網絡安全方面的優(yōu)點是顯而易見的；因此，其成為保護我們數(shù)字世界的必要措施。

人工智能驅動的網絡安全未來潛力巨大。只要技術進步，安全系統(tǒng)就會更加先進和互聯(lián)。量子計算的改進，也可能通過快速威脅檢測和響應能力來提高人工智能的功能。