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人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是具有廣泛應(yīng)用的寶貴工具。隨著人工智能變得越來(lái)越先進(jìn)，其將越來(lái)越多地成為安全領(lǐng)域的核心部分。人工智能具有進(jìn)攻性和防御性應(yīng)用，用于開(kāi)發(fā)新型攻擊并防御它們。
人工智能在安全領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)
人工智能已經(jīng)應(yīng)用于安全領(lǐng)域，并且隨著時(shí)間的推移，其作用將繼續(xù)增長(zhǎng)。人工智能在安全方面的一些好處包括:
重復(fù)任務(wù)的自動(dòng)化：網(wǎng)絡(luò)安全需要大量的數(shù)據(jù)收集、分析、系統(tǒng)管理和其他重復(fù)的任務(wù)，這些任務(wù)會(huì)消耗分析師的時(shí)間和資源。人工智能有可能使這些任務(wù)自動(dòng)化，使安全人員能夠?qū)⒕性谧钚枰牡胤健?br />
改進(jìn)的威脅檢測(cè)和響應(yīng)：人工智能非常適合收集大量數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，并根據(jù)提取的見(jiàn)解做出響應(yīng)。這些功能可以通過(guò)加快和擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)攻擊的檢測(cè)和響應(yīng)來(lái)增強(qiáng)組織的威脅檢測(cè)和響應(yīng)，從而減少攻擊者對(duì)組織的破壞。
增強(qiáng)態(tài)勢(shì)感知和決策能力：通常，安全人員會(huì)遭遇數(shù)據(jù)過(guò)載，信息過(guò)多，無(wú)法有效處理和使用。人工智能擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)收集和處理，其提供的見(jiàn)解可以提高安全人員的態(tài)勢(shì)感知能力和做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的能力。
在安全領(lǐng)域?qū)嵤┤斯ぶ悄艿奶魬?zhàn)
人工智能是一個(gè)有用的工具，但并不完美。在安全領(lǐng)域?qū)嵤┤斯ぶ悄艿囊恍┨魬?zhàn)包括:
缺乏透明度和可解釋性：人工智能系統(tǒng)通常是“黑匣子”，通過(guò)向它們提供數(shù)據(jù)并使其能夠構(gòu)建自己的模型來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。由此導(dǎo)致的缺乏透明度使得很難提取有關(guān)人工智能系統(tǒng)如何做出決策的信息，因此安全人員無(wú)法輕易地從模型中學(xué)習(xí)或糾正它。
偏見(jiàn)和公平問(wèn)題：人工智能系統(tǒng)的內(nèi)部模型只與用于訓(xùn)練其數(shù)據(jù)一樣好。如果這些數(shù)據(jù)包含偏見(jiàn)，那么人工智能系統(tǒng)也會(huì)有偏見(jiàn)——這是一個(gè)普遍的擔(dān)憂。
與現(xiàn)有安全系統(tǒng)集成：人工智能系統(tǒng)有能力增強(qiáng)安全操作，但當(dāng)它們成為組織安全架構(gòu)的集成部分時(shí)，是最有效的。如果人工智能驅(qū)動(dòng)的解決方案不能很好地與組織的其他工具配合使用，那么它們對(duì)組織的價(jià)值就有限。
人工智能在安全領(lǐng)域的用例
人工智能在安全領(lǐng)域有許多潛在的應(yīng)用。一些示例用例包括:
端點(diǎn)安全：人工智能解決方案可以分析用戶和應(yīng)用行為，以確定受保護(hù)系統(tǒng)上受損帳戶或惡意軟件的指標(biāo)。
網(wǎng)絡(luò)安全：人工智能系統(tǒng)可以分析網(wǎng)絡(luò)流量中可能表明各種類型攻擊的數(shù)據(jù)包或趨勢(shì)。
云安全:人工智能解決方案可以幫助解決云安全中的常見(jiàn)挑戰(zhàn)，例如確保正確配置云權(quán)限、訪問(wèn)控制和安全設(shè)置。
欺詐檢測(cè)：人工智能系統(tǒng)可以分析用戶的異常行為或惡意行為，這些行為可能表明潛在的欺詐行為。
在安全領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)人工智能的最佳實(shí)踐
人工智能是一個(gè)強(qiáng)大的工具，但如果使用不當(dāng)，也可能是一個(gè)危險(xiǎn)的工具。在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于人工智能的安全解決方案時(shí)，重要的是要考慮以下最佳實(shí)踐。
制定人工智能戰(zhàn)略
人工智能是一個(gè)很有前途的安全工具。其非常適合解決安全團(tuán)隊(duì)面臨的許多主要挑戰(zhàn)，包括大數(shù)據(jù)量、有限資源以及快速響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)攻擊的需求。
然而，人工智能不是靈丹妙藥，必須從戰(zhàn)略上集成到組織的安全架構(gòu)中才能發(fā)揮作用。將AI用于安全的一個(gè)關(guān)鍵部分是確定如何最好地部署AI來(lái)解決組織的安全挑戰(zhàn)，并制定將AI集成到組織的安全架構(gòu)和流程中的策略。
確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和隱私
人工智能的好壞取決于用于訓(xùn)練和操作其數(shù)據(jù)。組織可以通過(guò)向人工智能系統(tǒng)提供更多、更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來(lái)增強(qiáng)其有效性，從而為組織的安全態(tài)勢(shì)提供更全面、更完整的視圖。
但是，人工智能的數(shù)據(jù)使用可能會(huì)引發(fā)擔(dān)憂。如果數(shù)據(jù)損壞或不正確，那么人工智能系統(tǒng)將做出不正確的決定。提供給人工智能系統(tǒng)的敏感數(shù)據(jù)可能存在暴露風(fēng)險(xiǎn)。在制定人工智能戰(zhàn)略時(shí)，組織應(yīng)該考慮在運(yùn)行人工智能系統(tǒng)時(shí)如何確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和隱私。
建立人工智能使用的道德框架
人工智能是一個(gè)“黑匣子”，其使用的模型的質(zhì)量取決于用于訓(xùn)練其數(shù)據(jù)的質(zhì)量。如果數(shù)據(jù)有偏見(jiàn)或不公平，人工智能模型也會(huì)如此。
人工智能系統(tǒng)可以增強(qiáng)安全操作，但重要的是要考慮和解決其使用的道德影響。例如，如果人工智能系統(tǒng)中的偏見(jiàn)可能會(huì)對(duì)組織的員工、客戶、供應(yīng)商等產(chǎn)生負(fù)面影響，那么在做出這些決定時(shí)，不應(yīng)將人工智能系統(tǒng)作為最終權(quán)威。
定期測(cè)試和更新人工智能模型
人工智能系統(tǒng)模型的質(zhì)量取決于用于訓(xùn)練其數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)不完整、有偏見(jiàn)或過(guò)時(shí)，那么人工智能系統(tǒng)可能無(wú)法做出最佳決策。
使用人工智能系統(tǒng)的組織應(yīng)該定期測(cè)試和更新模型，以確保是最新的和正確的。在將AI用于安全性時(shí)尤其如此，因?yàn)榭焖侔l(fā)展的安全環(huán)境意味著舊的AI模型可能無(wú)法檢測(cè)到新的攻擊。
人工智能在安全領(lǐng)域的未來(lái)
毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全中的作用只會(huì)隨著時(shí)間的推移而增長(zhǎng)。以下是人工智能在安全領(lǐng)域的角色將如何演變的三個(gè)預(yù)測(cè):
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步
近年來(lái)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)受到了極大的關(guān)注，但該技術(shù)仍處于起步階段。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的改進(jìn)和進(jìn)步，它們的效用和潛在的安全應(yīng)用只會(huì)增加。
與其他新興技術(shù)的集成
人工智能正在與5G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)等其他技術(shù)同步出現(xiàn)和發(fā)展。這些新興技術(shù)的集成對(duì)安全具有重要意義，將物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)收集和遠(yuǎn)程管理能力與人工智能的決策能力相結(jié)合。
對(duì)安全行業(yè)和就業(yè)市場(chǎng)的影響
與許多其他行業(yè)一樣，人工智能將對(duì)安全行業(yè)和就業(yè)市場(chǎng)產(chǎn)生影響。隨著人工智能被用于執(zhí)行重復(fù)任務(wù)和增強(qiáng)安全操作，人類操作員角色將越來(lái)越多地關(guān)注與這些系統(tǒng)合作，以提供大規(guī)模增強(qiáng)的安全性。
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