人工智能在网络安全中的优缺点

 如今，产生的数据比以往任何时候都要多。由于数据分析工具的发展，各行各业的组织都更加重视大数据的收集和存储。

大数据加上越来越多的云存储解决方案，使网络犯罪分子更容易设计新型攻击。

随着我们在技术上取得突破，黑客也配备了更好的工具。

因此，数据隐私和网络安全受到威

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胁。科技巨头已经开始探索人工智能是否可以提供更好的网络安全性。

几家公司甚至已经开始尽早采用基于AI的解决方案以提高安全性。

为什么AI具有网络安全潜力?

人工智能由可以分析数据并从中学习的模型组成。

AI模型能够识别数据中的趋势和模式。因此，它可以成为发现威胁和攻击的有效工具。

人工智能如何帮助增强网络安全?

下文讨论了AI承诺更好的网络安全的一些方式。

1.管理漏洞

大多数公司采取了被动策略，即只有在检测到漏洞后才开始采取措施。

AI可以采取主动措施，使模型可以发现异常并提前提醒相关部门。

2.更好的身份验证

依靠传统的用户名和密码登录帐户已经屡次证明容易受到攻击。

大多数人不花力气来创建一个强密码。

即使这样做，也可能会将密码存储在未加密的文件中以记住它们。

基于AI的登录解决方案使用多种因素来学习每个用户的登录模式。

对于每个用户，系统都会根据各种因素(例如用于登录的IP地址，登录时间，用户的位置等)来计算风险分析得分。因此，这些登录系统可以更好地阻止攻击。

有了庞大的数据集，人们可以训练并建立模型来识别网络钓鱼攻击。

人工智能可用于检测网络钓鱼的常见来源并及时发出警报。

3.主动检测威胁

网络安全威胁可能对任何组织造成巨大破坏。为了确保不损害网络安全，人工智能可以帮助快速检测和管理威胁。

监督算法已用于构建ML模型，该模型可以对特定情况是否构成威胁进行分类。

但是，已经观察到，仅依靠AI常常会导致许多误报。

因此，网络安全专家建议结合使用传统方法和基于AI的解决方案。

在网络安全中实施AI的局限性

技术可以是一把双刃剑。

一方面，大型组织对研发进行投资，以最大程度地利用AI的好处。

另一方面，有恶意的人也可以使用AI。如果使用监督算法的系统被黑客入侵，黑客可以更改分类和组标签以方便使用。

然后，实现AI的整个目的就无效了。

的确，AI提供了多种解决方案以提高网络安全性，但它也有其自身的局限性。

这是为网络安全实施AI的一些局限性。

1.费用

基于AI的解决方案需要具有强大计算能力并利用数据的系统。

中小型企业无力投资使用人工智能的解决方案。

2.数据收集

数据构成了基于人工智能的解决方案的核心。数据量越多，使用该数据的模型的准确性就越高。

数据必须具有足够数量的各种条目-包括恶意攻击。

当前，有多少公司有能力实施无偏数据收集技术?

3.黑客的观点

有权使用AI并掌握使用正确工具知识的黑客可以在发起攻击之前构建抗AI模型。在这种情况下，受害者不知所措。

将AI用于网络安全的公司

Google实施了机器学习来为Gmail用户标记垃圾邮件。

IBM的认知学习平台Watson已投资于使用机器学习自动执行安全操作的研究。

概括

总体而言，人工智能为希望加强网络安全的公司提供了很多服务。

但是，在公司可以自由地开始使用基于AI的解决方案之前，有几个障碍。

谷歌和IBM通过在网络安全中实施机器学习来引领潮流。

希望其他几家科技公司能够带头并继续创新。