人工智能如何影響網絡安全?

網絡安全是當今全球企業面臨的戰略挑戰。大流行的快速數字化帶來了攻擊面的擴張，從而強調了對更加獨立的網絡安全防禦的需求。許多CISO(首席信息安全官)正在從根本上關注一個相互關聯、無國界的生態系統。企業范圍內的安全平台正在從孤立的解決方案轉變為標准化的參考結構。開放協議。提高能見性和自學能力，提高網絡安全防禦會計軟件香港(accounting software hong kong)。

網絡攻擊中使用的漏洞(2021年每天記錄50多個CVE)的顯著增長正在給網絡安全社區帶來壓力。以零日攻擊為首的網絡攻擊呈指數級增長，導致基於簽名的靜態規則和算法無效。此外，雲物聯網和5g的使用正導致商業環境和攻擊面的擴張越來越複雜。這為有效利用人工智能(人工智能)保護生態系統和與終端用戶建立網絡彈性關系創造了可靠的機會。統計研究表明，62%的攻擊只有在對網絡系統造成重大損害後才被發現。

支持以下算法加強網絡安全相關用例的人工智能，包括機器學習和深度學習：

1.監督學習-包括基於輸入數據集的算法，從的輸出是已知的。例如，垃圾郵件分類.防止虛假賬戶創建.威脅跟蹤定制零件製造商(custom part manufacturer)等。

2.無監督學習-包含獨立分類數據的算法，無需事先確定分類/預期輸出。例如，零日攻擊測試或用戶欺詐測試。

3.創建獨立的網絡防禦控制，包括結合深度學習技術，提前了解環境。例如，自動駕駛汽車系統的安全性。人工智能對抗攻擊的防禦。自動網絡釣魚測試基於URL。基於雲的多態惡意軟件測試，注入虛假數據、滲透攻擊、DOS/DDOS攻擊等。

4.因此，在人工智能技術的支持下，網絡安全專家可以分析大量的數據/信息，識別關鍵事件，專注於防禦網絡攻擊。這也有助於實現未來人機人工智能機器集成網絡安全框架，從人在回路模型轉變為人在回路模型礦工購物中心(Miner mall)。

隨著網絡攻擊變得越來越複雜，需要大規模配備防禦策略，並提供跨雲基礎設施。SaaS應用程序。零信任環境。OT/IOT設備。網絡系統等。考慮到這一點，企業應采取多管齊下的方法，有效利用人工智能技術提高網絡彈性。