利用人工智能增强网络安全防御
人工智能在保护有价值且易受攻击的数据方面，前景广阔，但安全团队想要充分利用人工智能，就会面临一些挑战。
数据从未如此有价值。它是现代商业的命脉，同时也越来越容易受到攻击。混合云和远程工作的日益普及，意味着不良行为者拥有比以往更大的攻击面。其结果是，威胁形势迅速演变，监管难度逐渐加大。
除了攻击途径不断增加之外，管理不断增长的信息量还会造成数据过载，给日益紧张的劳动力带来更大的压力。再加上新的应用程序和IT基础设施以及技能短缺，情况开始出现问题。因此，在当今数字优先的世界中，安全往往落后于有效的要求，这并不令人意外。
所有这一切都意味着，IT管理人员必须迅速找到方法，将数量各异的元素整合到一套统一的防御体系后面。幸运的是，下一代人工智能工具的实施越来越多地实现了这一目标，IT管理人员可以使用该技术来帮助应对潜在的攻击。
复杂的安全形势
组织需要更有效地监控其IT安全基础设施，并了解不断增长的数据量，这需要高度的专业知识和大量时间。这可能会导致组织和IT领导者感觉自己在攻击者面前处于不利地位。此外，这种高度多样化的环境采用了许多不同的安全方法。例如，保护端点与保护云中的S3存储桶是完全不同的。这时，人工智能出现了。
传统人工智能在分类方面非常有效，因此其对于在不同的IT环境中筛选和排序事件特别有用。总有一些活动可能是“不好的”，但其中80%可能是无害的。然而，恶意活动的机会始终存在。没有人想错过一次攻击或与数据相关的问题，这可能会导致所有事情都被列为重要问题。幸运的是，人工智能非常擅长将事件从高到低优先级进行排名，确保行动和努力可以转移到最迫切需要的地方。
随着生成式人工智能的引入，出现了第二个防御前沿。通过使用自然语言处理(NLP)，有可能对持续存在的技能短缺问题产生真正的影响。通过将安全警报翻译成简单的英语，安全团队可以收到清晰且可立即采取行动的通知。
经济压力与快速行动
当然，安全团队不想成为组织的障碍，也不想妨碍业务发展计划。安全领导者及其团队面临的基本问题是“如何更快地行动？”为了实现这一目标，其必须能够快速、准确地从IT环境中获取洞察。只有这样，才能更好地防御攻击。
不幸的是，安全团队并不能免受更广泛的经济环境中发生的事情的影响。在无法获得主要额外资源的情况下，我们面临着做更多事情的压力。因此，这需要简化运营并提高效率，但由于攻击面不断扩大，以及威胁级别随之增加，这尤其困难。
基于人工智能的安全工具提供了一种方法来帮助减轻部分压力，超过一半的高管(52%)已经认识到人工智能将帮助其更好地分配资源、能力或技能。然而，还有一个障碍需要克服。从本质上讲，安全专业人员总体上并不信任IT，人工智能输出也不例外。人们会质疑其提供的数据的有效性及其见解的来源。如果没有透明度，就很难建立信任，因此开放性必须成为任何人工智能实施的核心。
组装最正确的基于人工智能的工具，并不是一项一次性任务。到2025年，人工智能安全预算预计将比2021年增加116%，因为企业在快速有效地保护现在的同时，也在规划未来。选择正确的技术合作伙伴将是这一战略的基石。网络犯罪分子只需要幸运一次，但防御必须始终发挥作用。
总之，人工智能（AI）在网络安全领域的应用已经成为一种趋势，可以通过提高检测准确性、加强实时响应和降低误报率等方式来增强网络安全防御。以下是一些利用人工智能增强网络安全防御的方法：
1. 威胁检测和分析：
行为分析：使用机器学习算法来分析网络中的正常和异常行为，以便及时检测潜在的威胁。异常检测：AI可以通过学习正常网络活动的模式，识别出与这些模式不符的异常活动，从而快速发现潜在的攻击。2. 入侵检测系统（IDS）：
深度学习：利用深度学习技术，可以更准确地检测复杂的入侵行为，包括未知威胁。实时监测：AI可以实时监测网络流量，及时发现异常行为，提高对入侵的检测速度。3. 自动化响应：
智能反制措施：AI可以自动识别并采取反制措施，例如封锁攻击者、调整网络配置或隔离受感染的系统，以减轻攻击造成的损害。自动修复：AI可以协助自动修复受到攻击的系统，减少对人工干预的依赖。4. 恶意软件检测：
特征分析：利用AI对恶意软件的特征进行分析，提高检测的准确性。行为分析：基于机器学习的行为分析可以检测恶意软件的变种，即使其具有新的特征。5. 用户身份验证：
生物特征识别：利用人工智能技术进行生物特征识别，如指纹、虹膜扫描等，加强用户身份验证的安全性。行为分析：使用AI分析用户的正常行为模式，从而及时检测到潜在的身份盗窃行为。6. 数据隐私保护：
敏感数据监控：利用AI监控和识别网络中的敏感数据，及时发现潜在的数据泄露风险。加密技术：AI可以帮助改进和优化加密算法，提高数据传输和存储的安全性。综合利用人工智能技术，网络安全防御系统可以更加智能、实时地应对各种威胁，提高网络安全的水平。然而，应该注意到AI在网络安全中也面临一些挑战，例如对抗对抗性攻击、隐私保护等问题，因此在实际应用中需要谨慎考虑安全和道德问题。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
