By 彼得·巴尔塔扎, MalwareFox 技术作家

现代技术进步正在迅速改变世界。 二十年前，与今天相比，互联网微不足道。 就像互联网一样，下一个应该彻底改变世界的大事是 DigiOps与人工智能.

当你听到人工智能时，首先想到的可能就是智能机器人，它可以根据情况做出自己的决定。 实际上，人工智能的应用远不止是创造一个机器人。 虽然科幻电影和 令人毛骨悚然的 Facebook AI 事件 已经在一般人的心目中对人工智能产生了负面的印象，实际上，人工智能的积极用途远多于消极用途，只有在司法上使用。

通常与 AI 并列使用的另一个术语是 机器学习（ML）. 许多人使用术语 AI 和 ML 作为同义词，这实际上是不正确的，尽管这两个术语彼此密切相关。 虽然人工智能是设计一个可以复制人类智能并做出自己决策的智能系统的概念，但机器学习实际上是人工智能的一个子集，它帮助机器从数据中学习以改进和放大他们的决策。

人工智能和机器学习在医疗行业、金融、游戏、数据安全、社交网络等各个领域都有大量应用。 它们可以逐步使用的领域之一是 网络安全.

让我们知道人工智能和机器学习如何有助于加强网络安全。

网络安全面临哪些挑战？

 
 
随着安全技术的进步，网络攻击者正在开发新技术来破坏组织的严密安全性并使用恶意代码和程序攻击他们的系统。 勒索软件、间谍软件等威胁， 社会工程学攻击、特洛伊木马等，不断增长，使互联网成为普通用户的恐怖之地。

网络攻击方法的定期变化使网络安全专家处理它们变得具有挑战性。 最重要的是，用户不愿意定期更新他们的设备使情况变得更糟。 最近，人工智能和机器学习的发展也帮助了网络犯罪分子。 这些技术被非法用于查找系统漏洞并快速规划合适的攻击。 使用机器学习，网络攻击者能够从成千上万的数据库中找到高价值的目标。

人工智能和机器学习如何使网络安全受益？

 
 
在网络安全方面，人工智能和机器学习在应对现代威胁方面非常有益。 许多安全程序提供商已经在他们的威胁检测引擎中使用这些现代技术，以使网络安全更加自动化和无人工风险。 您会发现网络安全的许多领域都可以利用 AI 和 ML 的力量来提高效率。 人工智能技术的基本原理是对数据进行分组、分类、处理、过滤和管理。 防病毒和反恶意软件等安全应用程序使用几乎相同的规则。

这是怎么回事 人工智能 机器学习可以使网络安全受益：

1. 机器学习可用于分析先前的威胁数据集并开发模式。 使用这种模式，人工智能系统可以有效地捕捉即将到来的危险并阻止他们进入系统。
2. 通过分析以前的安全漏洞模式，人工智能可以帮助阻止任何此类未来威胁。 您可以详细了解潜在问题，并提前为任何此类事件做好准备。
3. 通过准备对先前数据集的预测分析，ML 和 AI 可用于预测任何可能的攻击。
4. 使用 ML 和 AI，组织可以创建一种快速有效的机制来保护有影响的数据，而不会影响系统性能。 这将有助于网络安全专家减少升级硬件的不必要支出。
5. 人工智能和机器学习还可以用于准确检测系统漏洞，使网络攻击者无法利用它们并利用它们。
6. AI 可以通过检测安全措施的不足之处来帮助您升级安全措施，从而增强网络威胁弹性。
7. 最新的网络威胁 像零日攻击、DDoS 攻击和其他类似的高级攻击，传统的安全程序无法阻止。 对于他们来说，您需要称为下一代防病毒 (NGAV) 的现代安全解决方案。 NGAV 是一种基于机器学习和人工智能的安全程序，可以预先检测任何潜在威胁并通知用户。
8. 大多数传统和当前的安全程序都需要花费大量时间来扫描和检测系统中的威胁。 现代 NGAV 可以快速有效地扫描大量数据集。

在网络安全中使用机器学习和人工智能有哪些挑战？

 
 
使用人工智能和 机器学习 网络安全技术有很多优势，但实施起来却很有挑战性，因为它们需要良好的基础设施和先决条件。 以下是网络安全专家在使用机器学习和人工智能时面临的一些挑战：

1. 为了显示准确的结果，机器学习和人工智能的结合需要大量的过去数据。 越多越好。 ML 将提供该数据，对其进行分析，并为当前和未来的问题开发有效的解决方案。 积累这样的数据是一个很大的挑战。
2. 机器学习在初始阶段可能很耗时。 攻击者可以利用这一点并窃取重要信息。
3. 组织可能必须更改其当前的基础架构，以便在其工作系统中积累 ML 和 AI。 这可能会导致高昂的费用，而许多小型组织可能负担不起。
4. 人工智能和机器学习在网络安全领域仍处于早期阶段。 因此，目前，在安全性等关键方面，您不能完全依赖它们。

加起来

 
 
人工智能和机器学习虽然在今天的各个领域都有应用，但只是触及了冰山一角，这些技术还有很多值得探索的地方。 在网络安全领域，这样的先进技术是时代的需要，因为网络犯罪分子总是领先于安全专家一英尺。 人工智能的实施有望有助于预测渗透者的策略并减少攻击。

 
简介： 彼得·巴尔塔扎 是一位热衷于新技术趋势的技术爱好者。 他在以下网站担任网络安全顾问和作家 MalwareFox.com 网站. 当他不为计算机领域的初学者编写演练时，您会发现他在编造 MCU 理论。 找到他 Quora的 和 LinkedIn.

相关新闻：

• 7 年 2021 项数据安全最佳实践
• 什么是对抗性神经密码学？
• 将数据科学应用于网络安全网络攻击和事件