人工智能在安全领域的应用为人们提供了四大独特的安全优势。在本文中，我们将详细了解机器学习的进步如何改变传统的威胁检测和预防方法。网络安全可能是当今任何组织面临的最大威胁，虽然这算不上挑战，但系统、数据、云技术、应用程序、设备和分布式端点的激增只会加剧网络安全威胁。这意味着组织必须比以往更加努力地保护他们的资产和客户。这超出了自动反制措施的范围，现在需要信息安全专业人员主动检测以先发制人地避免或阻止威胁。组织已经开始转向AI来增强安全性并保护其业务资产。具体来说，当今的安全软件使用机器学习、深度学习、机器推理和一系列相关技术来审查大量数据，目的是加速了解什么是正常的，什么是异常的，以检测恶意行为和实体。到2022年，全球信息安全支出预计将达到1700亿美元，网络安全行业正专注于创新和效率、更具弹性的机制和工具。由于技术的进步，信息安全中主要有四种AI和机器学习场景，下面我会一一讲解。网络威胁分析当今的企业正在将越来越多的业务数字化，更新遗留数据并开发内部（通常是混合）网络。这些庞大的网络拓扑结构不仅复杂，而且需要大量的网络安全资源来管理所有通信、事务、连接、应用程序和策略。如果业务规模很大，数字化不仅意味着巨大的投资，还有数据被盗的风险。人工智能在网络安全中的应用完全可以应对这一挑战。值得注意的是，网络安全中的AI会监控所有传入和传出的网络流量，以发现可疑活动并对威胁类型进行分类。恶意软件检测恶意软件是一类不断发展的攻击性代码或软件的总称，虽然恶意软件检测已经存在多年，通常将可疑代码与基于签名的系统进行匹配，但机器学习现在正在转向推理技术。网络安全中的人工智能在分析大量数据、事件类型、来源和结果时，可以在打开恶意文件之前检测到恶意软件的存在。它还可以识别恶意软件的类型，这一点至关重要，因为恶意软件会随着其他技术的进步而发展，例如恶意木马、僵尸网络、恶意广告、勒索软件等。迄今为止，深度学习和人工智能已经帮助各种安全应用程序从恶意软件和良性应用程序中获取了数千万个样本。这样后面的检索可以专门设置一个高效检索的算法，如果没有精确标注的数据库，这一切都不可能。扩大安全分析范围网络安全领域的人工智能最擅长发现潜在的威胁向量，但是否是真正的威胁取决于人类，这意味着人类仍然是控制、解释和判断威胁的终结者。只能说是机器学习让人类变得更强大了。这主要体现在两个方面：1.AI将重复性任务自动化，例如，它会分类低风险的警报或繁琐的数据任务。分析师有时间做出更高价值或战略决策。2.机器学习负责低级别威胁情报的数据整理和分析，使人类分析师可以从基础的数据收集工作中解放出来，分析更有价值的信息，做出更高价值的战略决策。现实世界的测试表明，理想的网络安全性能或准确性通常是人类和人工智能结合的结果，而不是单独做出判断。未来几年，安全工具的增强可能对安全团队至关重要。事实上，市场上的一些技术已经支持UI工具，使网络专家能够合并威胁类型以重新训练机器学习模型并根据问题配置特定的修复程序。基于AI的反向攻击任何技术的优缺点都是相辅相成的，公司现在必须训练机器学习算法以识别其他基于机器学习的攻击。例如，研究人员发现黑客使用机器学习来识别企业网络中的薄弱环节。他们使用此信息通过网络钓鱼、间谍软件或分布式拒绝服务攻击将攻击作为切入点。甚至有攻击者开发了智能恶意软件或人工黑客，以根据受害者的具体情况进行个性化攻击。基于AI的攻击表明，AI的好处（快速可扩展性、行为分析和个性化）不仅对安全人员可见，而且对攻击者也是可见的。以上四种应用场景只是人工智能在网络安全领域众多应用中的一小部分。但是，需要注意的是，机器学习并不是万能的，它只是人类的一个辅助工具。传统的基于签名的检测方法的缺点在机器学习中也存在。
