人工智能 (AI) 在网络安全中的作用是什么？

网络攻击的频率仍然很普遍——根据福布斯的数据，66% 的企业在 2021 年经历了网络攻击。 随着网络威胁和攻击变得越来越复杂，阻止它们的技术也越来越复杂。 许多企业正在求助于 AI 来增强防御能力，以抵御其所在行业面临的犯罪行为。 虽然为网络安全实施人工智能和机器学习技术有很多用例和好处，但犯罪分子也可以利用同样的技术谋取私利。

人工智能很强大，但也可能被用于错误的行为。 它目前协助政府开发审查在线内容的创新方法。 人工智能还可以秘密收集数据并获取对世界各地个人个人信息的访问权。 这是继续需要虚拟专用网络的时候。

让我们深入探讨人工智能在网络安全中扮演什么角色、它的优点和缺点、网络犯罪分子如何利用人工智能，以及我们最基本的网络安全预防措施如何仍然是我们最强大的工具。

网络威胁是如何演变的？

第一个网络威胁实际上根本不是威胁。 技术工程师 Bob Thomas 在 1970 年初设计了第一个可以在计算机之间传播的计算机病毒。 它造成的唯一威胁是这条消息：“我是爬行者：如果你能抓住我！”。 对此，Thomas 的朋友兼同事 Ray Tomlinson（他继续创建了第一个电子邮件程序）制作了额外的代码，这些代码不仅可以在计算机之间移动，还可以在移动时复制自己。 这有效地删除了“Creeper”和新代码，第一个防病毒软件被命名为“Reaper”。

更多的恶意病毒出现在 1990 年代末和 2000 年代初。 ILOVEYOU 和 Melissa 病毒感染了全球数千万台设备，破坏了电子邮件系统。 不幸的是，绝大多数被黑客攻击的电子邮件都是安全性薄弱的不知情的受害者。 这些主要用于经济利益或战略目标的漏洞利用成为头条新闻，因为它们占据了网络攻击世界的中心舞台。

在过去的几十年里，网络安全发生了巨大的演变和增长。 全球威胁格局不断变化，给我们带来了新的战斗，今天的互联网用户面临着各种各样的风险。 一方面，庞大且大部分自动化的僵尸网络攻击消费者设备。 另一方面，社会工程（或网络钓鱼）攻击试图欺骗个人交出他们的钱和个人数据。

因此，网络安全在威胁和响应方面都发生了变化。 网络罪犯现在有更多创造性的方法来执行更协调的攻击。 尽管有一些方法可以避免在线跟踪，但过去几十年迫使企业重新考虑其网络安全实践。 由于云和物联网设备的扩展，网络攻击者现在正在渗透更多的网络，他们继续使用这项新技术进行越来越复杂的攻击。

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人工智能如何应对网络攻击？

如前所述，直到最近，安全解决方案主要是被动的：专家会发现、分析新的恶意软件并将其添加到恶意软件数据库中。 该行业继续采用这种策略，但它变得更加主动，尤其是在面对社会工程风险时。

在这种转变中，机器学习或人工智能算法至关重要。 虽然它们不是解决所有网络安全挑战的灵丹妙药，例如如何在数据泄露后保护您的业务，但它们对于快速简化决策过程和从不完整或被操纵的数据中推断模式非常有用。 这些算法从现实世界的数据中学习，例如当前的安全危险和误报，以及全球研究人员发现的最新威胁。

用例

2022 年上半年，全球恶意软件攻击次数超过 28 亿次。2021 年，检测到 54 亿次恶意软件攻击。 近年来，最多的恶意软件攻击发生在 2018 年，当时全球记录了 105 亿次此类攻击。

人工智能和机器学习驱动的系统可能会根据固有属性而不是签名来分析恶意软件。 例如，如果构建了一款软件来快速加密多个文件，这是可疑的行为。 该软件不是真实软件的另一个线索是它是否采取措施隐藏自己。 基于 AI 的程序可以考虑这些因素和其他因素来确定以前未知的新软件的危险性。 最终结果可能是端点安全性的显着提高。

人工智能还可以帮助识别威胁并确定威胁的优先级。 安全运营中心的分析师每天都受到安全警报的轰炸，其中许多是误报。 他们最终可能会在这些基本任务上花费太多时间，而没有足够的时间来研究真正的威胁，或者他们可能会完全错过高级攻击。 根据 Verizon 的数据泄露调查报告，20% 的泄露事件需要数月或更长时间才能让企业注意到存在问题。

最后，人工智能和机器学习可用于简化和自动化操作，包括响应大量低风险警告。 这些是需要快速响应但犯错误的风险很低且系统对威胁有把握的警告。 例如，如果一个已知的勒索软件样本出现在最终用户的设备上，立即断开其网络连接可以防止其余业务受到感染。

另一边

人工智能在网络安全中的作用的一个缺点是黑客可能受益最多。 黑客可以利用 AI 进步发起网络攻击，例如 DDoS 攻击、MITM 攻击和 DNS 隧道。 他们还使用人工智能来更快地破解密码。

将机器学习纳入您的威胁检测方法是当今任何网络安全策略的重要方面。 如前所述，人工智能技术减轻了每天受到数千条警报的安全人员的一些压力。

但是，黑客可能会通过向系统发送过多警报来利用这些分析。 太多的误报甚至会让最伟大的机器学习系统和安全专家不知所措。 攻击者可以使系统不堪重负，产生大量的误报，然后在系统调整滤除误报威胁的同时发起真正的攻击。

对于恶意软件，勒索软件的有效性取决于它在整个网络系统中传播的速度。 人工智能已经被网络犯罪分子用于此目的。 例如，他们使用人工智能来监控防火墙的反应并识别安全人员忽略的接入点。

考虑到它们不断发展的复杂性，其他勒索攻击都是由人工智能驱动的。 AI 包含在黑市上出售的漏洞利用工具包中。 对于网络犯罪分子来说，这是一种非常有利可图的策略，而勒索软件 SDK 中包含了 AI 技术。

回归本源

“虽然人工智能和机器学习具有巨大的潜力，但它们并不是快速解决方案。 尽管有这些好处，人工智能并不是检测网络威胁的理想选择。 它受到快速变化的影响，例如意外的 COVID-19 爆发，这从根本上改变了员工的工作行为。” – 正如 Urban VPN 在他们最近的一篇博客文章中所解释的那样。

人工智能的使用也可能危及数据机密性。 人工智能算法与大量数据分析相关联，这是开发算法产生准确结果所必需的。 公司的数据包含与日常交易和在线活动相关的流量，以及有关其客户的敏感信息，例如个人信息。 然而，当我们的数据传输到 AI 代理时，究竟发生了什么仍然是个谜。 随着个人数据泄露事件不断成为头条新闻，不应为了先进技术而损害消费者数据的安全。

无论新技术如何进步，都应继续遵守网络安全的基础知识。 通过安装防火墙和加密数据来保护您的互联网连接。 尽管连接到免费 Wi-Fi 网络可能很方便，但它可能会损害您的业务安全。 连接到不安全的网络允许黑客访问您的计算机。 投资 VPN 以确保您网络的隐私。 IP 地址还可用于数据保护，以防止网络犯罪分子访问敏感数据。

实施密码来保护计算机网络是显而易见的，但如果您想充分利用密码保护，您必须注意的不仅仅是奇数和字母序列。 考虑需要一个多因素身份验证机制，它涉及比单个密码更多的信息来获得访问权限。

此外，为了节省检查网络交互的时间和金钱，制定法规概述员工应如何保护身份信息和其他敏感数据。 这包括限制对特定信息的访问和使用分层安全措施，例如补充加密、安全问题等。 确保您的员工了解违反公司网络安全标准的处罚。

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底线

人工智能不再是科幻小说，而是现代网络安全发展中非常真实的元素。 然而，尽管它具有吸引力，但我们不应忽视继续保护企业和用户的其他网络安全保障措施，也不应忽视人工智能被武器化以造成伤害而不是好处的可能性。