了解网络安全AI的4个主要用例

网络安全可能是目前所有企业面临的最大威胁。尽管这不是新的挑战，但系统、数据、云技术、应用程序、设备和分布式端点的激增正在加剧网络安全威胁。企业必须比以往任何时候都更加努力地保护自己的资产和客户。然而，这超出了自动响应措施的范围。现在信息安全专业人员需要努力实现主动检测，以预先避免或防止威胁。

目前，企业正在寻求人工智能的帮助来增强安全性和保护其业务资产。具体来说，今天的安全软件使用机器学习、深度学习、机器推理和许多相关技术来查看大量数据。其目的是加快对正常和异常的理解，以检测恶意行为和实体。

据统计，到2022年，全球信息安全支出预计将达到1700亿美元。网络安全行业正在努力创建更加有效和灵活的机制和工具。由于技术进步，人工智能和机器学习在信息安全领域有4个主要用例。您可能很快就会在附近的企业中看到这些用例。

网络威胁分析

现在，企业正在将越来越多的业务数字化。他们更新旧的并开发新的内部网络(通常是混合网络)。这些巨大的网络拓扑不仅复杂，而且需要大量的网络安全资源来管理所有的通信、事务、连接、应用和策略。

在企业规模上，这意味着巨大的投资——更不用说犯错的风险了。但是网络安全人工智能可以在许多方面应对这一严峻的挑战。重要的是，网络安全人工智能可以监控所有传入和传出的网络流量，以识别可疑活动并对威胁类型进行分类。

恶意软件检测

恶意软件是有意设计为恶意的代码或软件类别的通用术语。恶意软件检测已经存在很多年了——通常将可疑代码与基于签名的系统相匹配，但是现在机器学习正把它转向推理技术。

当分析大量数据、事件类型、来源和结果时，网络安全人工智能将在恶意文件打开之前检到恶意软件的存在。它还可以识别新类型的恶意软件，这一点至关重要，因为恶意软件将在新技术的帮助下继续发展，从僵尸工具和僵尸网络到恶意广告和软件搜索。

到目前为止，我们有数千万个恶意软件和良性应用程序的标签样本，这使得恶意软件检测成为网络安全中深度学习和人工智能最成功的使用案例之一。经过仔细训练的算法依赖于大而精确标记的数据集。

安全分析师能力得到增强

网络安全人工智能最擅长管理具有潜在威胁的媒体数量。因此，人类分析师仍然是控制、知识和解释能力的重要仲裁者。现在，机器学习在两个关键方面增强了人类分析师的能力:“测试表明，理想的网络安全性能或准确性通常需要人类和人工智能的结合，而不仅仅是其中之一。未来几年，增强的安全工具对安全团队至关重要。事实上，市场上的一些技术已经支持用户界面工具，使网络专家能够结合新的威胁类型重新训练机器学习模型，并根据问题配置特定的修复。

基于AI的威胁缓解

其他威胁行为者已经开发出智能恶意软件(甚至是人类黑客)来根据受害者的具体情况定制攻击。基于人工智能的攻击证明了人工智能的共同价值主张:快速可伸缩性、行为分析和个性化。这些功能可广泛用于数据泄漏、爆炸或其他安全事件。

企业与攻击者之间的猫捉老鼠游戏代表了网络安全创新中一种重要而危险的互动。对于企业来说，利用投资进行保护仍然非常重要，尤其是在旧系统无法轻易更新或更换的情况下。

上述用例只是网络安全人工智能众多应用中的一小部分。然而，应该注意的是，机器学习在任何情况下都不是通用的解决方案，它只是一种工具。此外，请记住:不要把它视为生命线，而是希望之光。尽管供应商大肆宣传，但事实是企业安全环境是一个巨大的动态网络。企业必须持续监控、审计和更新网络，以抵御持续的内部和外部威胁。为了定义什么是异常，我们首先需要定义什么是正常。这非常困难，因为计算和经济环境变化很快。

传统的基于特征的威胁检测方法(更不用说人类)有盲点，机器学习技术也是如此。对于任何工具来说，清晰的应用意图都是至关重要的，它的输出与数据输入一样好。最后，像任何行动反应一样，有理由乐观:日益复杂的威胁带来了越来越多的先进缓解工具。