我们可以使用人工智能比人类更快地自动执行复杂、重复的任务。人工智能技术可以在逻辑上对复杂、重复的输入进行排序。这就是人工智能被用于面部识别和自动驾驶汽车的原因。但这种能力也为人工智能网络安全铺平了道路。这对于评估复杂组织中的威胁特别有用。当业务结构不断变化时，管理员通常无法识别弱点。此外，企业的网络结构也越来越复杂。这意味着网络犯罪分子可以利用更多漏洞来对付我们。我们可以在高度自动化的制造3.0企业或石油和天然气行业等综合公司中看到这一点。为此，各种安全公司开发了人工智能网络安全工具来帮助保护企业。本文将深入探讨人工智能是什么以及它如何应用于网络安全。它还将研究这项有前途的技术的利弊。接下来，我们就来看看什么是人工智能吧！什么是人工智能？人工智能是一种利用统计加权矩阵的合理化方法。这个矩阵也被称为神经网络。首先可以将这个网络想象成一个决策矩阵，其中的节点对每个过滤过程都有加权偏差。神经网络将接收预编译数据的数据库。该数据还将包含对AI解决的基本问题的答案。这样，人工智能就会出现偏差。例如，包含不同图像的数据库。假设它有人脸图像和西瓜的其他图像。此外，每个图像都有一个标签来检查每个项目。随着AI“学习”自己的猜测是否正确，系统会增加节点的权重。这个过程一直持续到系统达到预定义的错误率。这通常被称为深度学习，指的是创建深层决策层。接下来，查看用于处理数据的步骤。人工智能数据处理的关键步骤可以将整个数据工作流程浓缩为以下过程：1.输入传感器接收数据。2.数据经过CPU，重定向到AI进程。3.数据进入AI方案的统计加权矩阵。每个节点处理此信息，然后使用每个相应的过滤器做出决定。4.数据到达统计加权矩阵的最后一个节点。这决定了最终的决定。但是，该过程与深度学习略有不同。第1步将包含来自预编译数据库的数据，并标有正确的响应。此外，深度学习会重复步骤1到4以达到预定义的容错值。下面，通过一个如何处理AI数据的示例来了解这一点。AI数据过滤示例假设一张图片到达AI节点。该节点会将数据过滤成可用的格式，例如255灰度。然后，将运行一个脚本来识别特征。如果这些属性与过滤器中的其他属性匹配，则节点可以做出决定。例如，它会指出找到的是人脸还是西瓜。然后，数据进入下一个节点。这个特定的节点可以有一个滤色器来确认第一个决定。这个过程一直持续到数据到达最后一个节点。届时，AI将做出最终决定，确保它找到的是人脸还是西瓜。重要的是，人工智能系统总会有一定程度的错误。没有什么是永远正确的，永远不会。但有时，错误的百分比是可以接受的。现在您了解了AI的工作原理，让我们来看看AI支持的网络安全解决方案。网络安全中的人工智能AI网络安全解决了自动评估复杂环境中的威胁的需求。具体来说，这里有两个AI网络安全用例：1.检测异常。人工智能经常检测网络日常运行中的异常情况。这有助于了解用户何时何地访问网络。网关设备还具有用于分析的AI集成。某些解决方案会在出现异常行为时将用户拒之门外。其他解决方案只是发送警报。2.分类数据。人工智能实际上是一种分类实用程序。这加快了恶意软件或不良行为的筛选过程。这在拥有大量数据的组织中很有用。这是人工智能在网络安全中的两个主要用途，让我们来看看优缺点吧！人工智能的优缺点如前所述，人工智能有很多好处。它可以运行重复性任务来识别异常或对数据进行分类。也就是说，一些大的缺点可能会超过它的好处。然后看看缺点。人工智能准确性与资源需求第一个缺点是人工智能网络安全解决方案的准确性。这种准确性还取决于许多因素。这包括神经网络的大小和为过滤定义的决策。它还取决于达到预定义错误率所需的迭代次数。假设有一个三级决策树。每个层的每个决策路径都有多个节点。尽管这是一个相当简单的矩阵，但它的计算量很大。系统的有限资源会损害解决方案的智能性。AI网络安全解决方案提供商可能会阻碍其解决方案满足目标人群的智能/准确性。但有时，问题不在于智商。相反，它具有低延迟和安全漏洞。在寻找AI网络安全解决方案时，请考虑其在网络中的安全性。静态和连续训练AI统计加权矩阵，一旦训练，通常不会在服务中重新训练。发现这是由于硬件中可用的处理资源不足所致。有时，系统学到的东西会使事情变得更糟，从而降低效率。相比之下，人类是迭代学习的。这意味着很多事故。因此，解决方案提供商必须确保软件在使用过程中符合规范要求。网络安全通常需要更新以应对新的攻击。为此，需要大量的电力来训练人工智能。此外，AI网络安全供应商将需要定期更新以应对网络威胁。也就是说，AI网络安全解决方案的AI组件用于对数据进行分类并评估基线数据中的异常情况。因此，它不会导致恶意软件列表更新出现问题。这意味着仍然可以使用AI网络安全。在阅读了AI网络安全的优缺点之后，我们也来看看这项技术的一些用途！哪里可以找到AI网络安全如前所述，高度自动化的企业网络安全是最薄弱的。通常，自动化环境与信息技术(IT)、运营技术(OT)和物联网(IoT)重叠。这是为了提高生产力，降低产品的单位成本，削弱竞争。但这也造成了漏洞。为此，人工智能网络安全有助于发现这些公司的潜在漏洞。该解决方案要么通知管理员，要么自动应用补丁。然而，这可能还不够。网络犯罪分子目前正在攻击高度集成的大型公司。为此，他们使用没有安全性的OT。此OT用于向有线网络的工厂设备等硬件发送命令。这意味着它从未构成安全漏洞。但是今天，攻击者使用OT来访问网络的其余部分，或者使工厂设备离线。制造和自动化工厂的OT风险管理由于上述原因，OT风险管理工具越来越受欢迎。这些系统有效地对生产环境进行实时克隆，然后运行无数次模拟以查找漏洞。系统的AI部分经常会发现bug。针对这种情况，管理员提供了解决方案。OT风险管理软件随着制造工厂计划的变化不断运行以满足订单、项目或供应需求。在这种情况下，AI系统使用来自防病毒列表的已知恶意软件来尝试找到进入系统的入口路径。这项任务需要复杂系统的自动重复性，这非常适合人工智能。那么，什么时候应该实施AI网络安全？何时应使用AI网络安全如上所述，使用制造和工厂设备的企业应使用AI网络安全。在大多数情况下，还需要找到一种OT风险管理解决方案来降低OT相关风险。如果企业使用物联网和IT，它也可以使用AI网络安全。这样可以降低网络被攻击的风险。物联网设备的售价通常低于竞争对手，从而节省了添加足够安全措施的成本。最后，即使企业只使用IT，它也可以使用AI。人工智能可以帮助评估不规则流量以保护网关。此外，还可以利用人工智能进行数据分析。这样就可以知道是否有人在恶意使用硬件。所以，简而言之，这就是关于AI网络安全的全部内容！总之，只要需要自动执行重复性任务，我们就可能会使用人工智能。人工智能还有助于就复杂任务做出决策。这就是许多网络安全解决方案提供商使用人工智能的原因。事实上，这些提供商的工具有助于解决高度复杂且安全性差的系统所带来的挑战。无论业务技术的集成程度如何，我们始终可以从AI网络安全中受益。人工智能功能也非常适合通过智能操作对数据进行分类。这样，您可以加快恶意软件搜索速度。AI网络安全还有助于发现网络的异常使用情况。
