人工智能在保護有價值且易受攻擊的數據方面，前景廣闊，但安全團隊想要充分利用人工智能，就會面臨一些挑戰。
數據從未如此有價值。它是現代商業的命脈，同時也越來越容易受到攻擊。混合云和遠程工作的日益普及，意味著不良行為者擁有比以往更大的攻擊面。其結果是，威脅形勢迅速演變，監管難度逐漸加大。
除了攻擊途徑不斷增加之外，管理不斷增長的信息量還會造成數據過載，給日益緊張的勞動力帶來更大的壓力。再加上新的應用程序和IT基礎設施以及技能短缺，情況開始出現問題。因此，在當今數字優先的世界中，安全往往落后于有效的要求，這并不令人意外。
所有這一切都意味著，IT管理人員必須迅速找到方法，將數量各異的元素整合到一套統一的防御體系后面。幸運的是，下一代人工智能工具的實施越來越多地實現了這一目標，IT管理人員可以使用該技術來幫助應對潛在的攻擊。
復雜的安全形勢
組織需要更有效地監控其IT安全基礎設施，并了解不斷增長的數據量，這需要高度的專業知識和大量時間。這可能會導致組織和IT領導者感覺自己在攻擊者面前處于不利地位。此外，這種高度多樣化的環境采用了許多不同的安全方法。例如，保護端點與保護云中的S3存儲桶是完全不同的。這時，人工智能出現了。
傳統人工智能在分類方面非常有效，因此其對于在不同的IT環境中篩選和排序事件特別有用。總有一些活動可能是“不好的”，但其中80%可能是無害的。然而，惡意活動的機會始終存在。沒有人想錯過一次攻擊或與數據相關的問題，這可能會導致所有事情都被列為重要問題。幸運的是，人工智能非常擅長將事件從高到低優先級進行排名，確保行動和努力可以轉移到最迫切需要的地方。
隨著生成式人工智能的引入，出現了第二個防御前沿。通過使用自然語言處理(NLP)，有可能對持續存在的技能短缺問題產生真正的影響。通過將安全警報翻譯成簡單的英語，安全團隊可以收到清晰且可立即采取行動的通知。
經濟壓力與快速行動
當然，安全團隊不想成為組織的障礙，也不想妨礙業務發展計劃。安全領導者及其團隊面臨的基本問題是“如何更快地行動？”為了實現這一目標，其必須能夠快速、準確地從IT環境中獲取洞察。只有這樣，才能更好地防御攻擊。
不幸的是，安全團隊并不能免受更廣泛的經濟環境中發生的事情的影響。在無法獲得主要額外資源的情況下，我們面臨著做更多事情的壓力。因此，這需要簡化運營并提高效率，但由于攻擊面不斷擴大，以及威脅級別隨之增加，這尤其困難。
基于人工智能的安全工具提供了一種方法來幫助減輕部分壓力，超過一半的高管(52%)已經認識到人工智能將幫助其更好地分配資源、能力或技能。然而，還有一個障礙需要克服。從本質上講，安全專業人員總體上并不信任IT，人工智能輸出也不例外。人們會質疑其提供的數據的有效性及其見解的來源。如果沒有透明度，就很難建立信任，因此開放性必須成為任何人工智能實施的核心。
組裝最正確的基于人工智能的工具，并不是一項一次性任務。到2025年，人工智能安全預算預計將比2021年增加116%，因為企業在快速有效地保護現在的同時，也在規劃未來。選擇正確的技術合作伙伴將是這一戰略的基石。網絡犯罪分子只需要幸運一次，但防御必須始終發揮作用。
總之，人工智能(AI)在網絡安全領域的應用已經成為一種趨勢，可以通過提高檢測準確性、加強實時響應和降低誤報率等方式來增強網絡安全防御。以下是一些利用人工智能增強網絡安全防御的方法：
1. 威脅檢測和分析：
行為分析：使用機器學習算法來分析網絡中的正常和異常行為，以便及時檢測潛在的威脅。
異常檢測：AI可以通過學習正常網絡活動的模式，識別出與這些模式不符的異常活動，從而快速發現潛在的攻擊。
2. 入侵檢測系統(IDS)：
深度學習：利用深度學習技術，可以更準確地檢測復雜的入侵行為，包括未知威脅。
實時監測：AI可以實時監測網絡流量，及時發現異常行為，提高對入侵的檢測速度。
3. 自動化響應：
智能反制措施：AI可以自動識別并采取反制措施，例如封鎖攻擊者、調整網絡配置或隔離受感染的系統，以減輕攻擊造成的損害。
自動修復：AI可以協助自動修復受到攻擊的系統，減少對人工干預的依賴。
4. 惡意軟件檢測：
特征分析：利用AI對惡意軟件的特征進行分析，提高檢測的準確性。
行為分析：基于機器學習的行為分析可以檢測惡意軟件的變種，即使其具有新的特征。
5. 用戶身份驗證：
生物特征識別：利用人工智能技術進行生物特征識別，如指紋、虹膜掃描等，加強用戶身份驗證的安全性。
行為分析：使用AI分析用戶的正常行為模式，從而及時檢測到潛在的身份盜竊行為。
6. 數據隱私保護：
敏感數據監控：利用AI監控和識別網絡中的敏感數據，及時發現潛在的數據泄露風險。
加密技術：AI可以幫助改進和優化加密算法，提高數據傳輸和存儲的安全性。
綜合利用人工智能技術，網絡安全防御系統可以更加智能、實時地應對各種威脅，提高網絡安全的水平。然而，應該注意到AI在網絡安全中也面臨一些挑戰，例如對抗對抗性攻擊、隱私保護等問題，因此在實際應用中需要謹慎考慮安全和道德問題。
