网络安全已成为一项重要的战略任务，当今的企业需要监控和保护其IT资产免受不断发展的网络威胁。所有现代企业都需要一个强大而全面的网络安全计划来预防、检测、评估和应对网络安全威胁和违规行为。网络安全在很多方面都是独一无二的——很多检测和监控都是关于关联和预测的——网络安全可以从评估、分析和自动化中注入人工智能和机器学习解决方案中受益。利用人工智能和机器学习增强网络安全威胁检测在高度互联的数字世界中，组织需要处理来自不同系统的大量数据，以检测异常、定位漏洞和先发制人。与大多数人类跟踪方法不同，基于AI和ML的系统每天可以监控数百万个事件，并促进及时的威胁检测和适当且快速的响应。人工智能算法是根据过去和当前的数据开发的，用于定义“正常”，并可以识别偏离“正常”的异常情况。然后，机器学习可以识别来自这些模式的威胁，也可以用于评估和分类恶意软件并执行风险分析。人工智能算法甚至可以跟踪和记录最小的异常，并具有更快的学习曲线，可以更好地理解和分析用户行为。因此，它减少了安全团队的工作量，然后可以专注于需要更高认知性能的事件，因为算法可以识别和过滤误报。组织还可以通过使用人工智能系统将平均检测时间和平均响应时间从几天缩短到几分钟，从而在早期阶段阻止任何损害。安全自动化安全任务和流程的自动化有助于改善组织的整体安全态势，并将自身从确定性企业转变为认知型企业。它有助于收集和关联安全数据、检测现有危险，以及比人类更快地生成和实施保护措施。自动化有助于以时间敏感的方式处理复杂的安全流程，同时避免手动错误和合规性问题，并减少IT资源的负载。它还有助于在发生攻击时触发自我修复过程，促进快速修复和隔离受损系统。自动化日常安全流程还可以让安全团队成员腾出时间来专注于网络安全的更具战略意义的方面。它通过将他们从多个日常警报和重复性任务（如补丁管理、软件更新、身份管理、水平扫描等）中带走来减少疲劳。预测分析预测分析和关联在网络安全中发挥着关键作用，并支持主动威胁情报，帮助组织在潜在攻击之前识别安全威胁。一个组织的威胁情报系统处理来自不同全球来源的信息，包括商业和开源网络。AI和机器学习可以非常有效地用于收集数据和见解，不仅可以快速识别潜在威胁，还可以对其做出快速反应，而不是每次都手动解析这些信息。即使发生攻击，人工智能系统也可以将受影响的系统与其余IT基础设施隔离开来，以限制网络攻击的有效性。此外，除了做出更好的决策之外，了解攻击者的行为并能够识别危害指标还有助于检测事件并更快地做出响应。组织还可以自定义AI和ML算法，以建立可靠的系统和流程来自我报告安全事件，包括基于AI的行为分析。对抗人工智能虽然将人工智能用于网络安全有几个优势，但该领域的进步也为企业间谍活动、数据泄露、金融欺诈、深度造假等不良行为者的人工智能网络攻击和社会工程活动铺平了道路。平路。一些组织使用道德黑客作为其企业网络安全战略的一部分，以在他们自己的游戏中击败网络犯罪分子。然而，使用AI对支持AI的网络安全系统进行强力验证也可能导致一种AI模型可以胜过现有系统并进行更高级的网络攻击。结论AI和机器学习不仅可以通过始终在线的风险评估和跨组织的协调事件响应帮助建立强大的安全框架，而且这些系统还可以用作自动化和编排工具来增强现有的网络安全架构、防火墙和应用程序安全和入侵防御系统。它还有助于弥补整个行业缺乏熟练的网络安全专业人员。随着越来越多的组织进行数字化转型，AI和ML可以帮助这些现代企业构建一个超越传统跟踪、威胁检测和风险评估方法的弹性和面向未来的网络安全计划。（编译/卡西）
