人工智慧 （AI） 和機器學習 （ML） 對網路安全既有負面影響，也有積極的影響。AI 演算法使用培訓資料來學習如何應對不同情況。他們通過複製和添加其他資訊來學習。儘管網路安全取得了進步，但攻擊正變得越來越危險。網路安全的不同的挑戰包括：
- 地理距離遠的IT系統使手動跟蹤事件更加困難。網路安全專家需要克服基礎設施的差異，以成功監控跨區域的事件。
- 手動威脅狩獵-可能既昂貴又耗時，導致更多被忽視的攻擊。
- 網路安全公司的反應性質只有在問題已經發生之後才能解決。在威脅發生之前預測威脅對安全專家來說是一個巨大的挑戰。
- 駭客經常隱藏和更改他們的IP位址-駭客使用不同的程式，如虛擬專用網路（VPN），代理伺服器，Tor瀏覽器，等等。這些程式幫助駭客保持匿名和未被發現。
人工智慧和網路安全
網路安全是人工智慧的多種用途之一。知名資安廠商Norton的一份報告顯示，全球典型資料洩露恢復的成本為386萬美元。報告還指出，公司平均需要 196 天才能從任何資料洩露中恢復過來。因此，組織應加大對人工智慧的投資，以避免浪費時間和財務損失。
人工智慧、機器學習和威脅智慧可以識別資料中的模式，使安全系統能夠從過去的經驗中學習。此外，AI 和機器學習使公司能夠縮短事件回應時間並遵守安全最佳實踐。
傳統安全技術使用數位簽章或妥協指標來識別威脅。此技術可能適用於以前遇到的威脅，但對於尚未發現的威脅，這種技術並不有效。基於數位簽章的技術可以檢測大約90%的威脅。用人工智慧取代傳統技術可以將檢測率提高到 95%，但您會發現大量誤報。最好的解決方案是將傳統方法和 AI 結合起來。這可以導致 100% 的檢測率，並最大限度地減少誤報。還可以使用 AI 通過集成行為分析來增強威脅尋獵過程。例如，您可以利用 AI 模型處理大量端點資料，從而開發組織網路內每個應用程式的個人資料。
雖然傳統的漏洞資料庫對於管理和遏制已知漏洞至關重要，但人工智慧和機器學習技，如對使用者和事件行為分析，可以分析使用者帳戶、端點和伺服器的基準行為，並識別可能表示零日未知攻擊的異常行為。這有助於在漏洞被正式報告和修補之前保護組織。AI 可以優化和監控許多基本資料中心流程，如備份電源、功耗、內部溫度和頻寬使用。AI 的計算能力和持續監控能力提供了對哪些值將提高硬體和基礎設施的有效性和安全性的見解。此外，AI 可以通過在需要修復設備時發出警報來降低硬體維護成本。這些警報使您能夠在設備以更嚴重的方式損壞之前修復設備。
網路安全的應用，傳統網路安全有兩個時間密集型方面，即制定安全政策和瞭解組織的網路地形。
策略-安全策略確定哪些網路連接是合法的，哪些網路連接應進一步檢查惡意行為。您可以使用這些策略有效地執行零信任模式。真正的挑戰在於創建和維護大量網路的政策。
架構- 大多數組織沒有應用程式和工作負載的確切命名約定。因此，安全團隊必須花費大量時間確定哪組工作負載屬於給定應用程式。
公司可以通過學習網路流量模式和推薦工作負載的功能組和安全策略來利用 AI 來改善網路安全。
使用 AI 進行網路安全的缺點和限制，還有一些限制阻止 AI 成為主流安全工具：
資源-企業需要投入大量的時間和金錢在計算能力、記憶體和資料等資源上，以構建和維護人工智慧系統。
資料集-AI模型需通過學習資料集進行培訓。安全團隊需要掌握許多不同的惡意代碼、惡意軟體代碼和異常資料集。有些企業只是沒有資源和時間來獲取所有這些準確的資料集。
駭客也使用-AI攻擊者測試並改進其惡意軟體，使其對基於AI的安全工具具有抵抗力。駭客從現有的人工智慧工具中學習，以開發更高級的攻擊和攻擊傳統的安全系統，甚至人工智慧增強系統。
模糊神經網路-模糊是測試軟體中大量隨機輸入資料以識別其漏洞的過程。模糊神經利用 AI 快速測試大量隨機輸入。然而，模糊也有建設性的一面。駭客可以通過神經網路的力量收集資訊來瞭解目標系統的弱點。Microsoft開發了一種方法來應用此方法來改進其軟體，從而生成更安全的代碼，而這些代碼更難被利用。
縱觀來說，人工智慧和機器學習可以提高安全性，但同時也讓網路罪犯更容易在沒有人工干預下穿透系統。這會給任何公司帶來重大損失。如果你想減少損失和繼續經營下去，強烈建議你加強網路保護，以防範網路罪犯。
