人工智能和机器学习如何影响网络安全？

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网络安全专业人员在制定计划以对抗黑客和其他网络罪犯持续构成的威胁时，会利用一切可用的技术优势。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 是两项尖端技术，它们彻底改变了网络安全格局。根据德勤《企业人工智能现状调查》，大多数组织 (63%) 在某种程度上使用机器学习，82% 的组织报告称其人工智能投资获得了财务回报，88% 的组织希望今年增加人工智能支出。

至于在网络商业世界中使用 ML 和 AI，你究竟会在哪里找到它们？AI 最常用于网络安全，但由于 AI 的改进，数据安全、端点安全以及身份和访问管理也在不断改进。凯捷收集了这些数据。此外，凯捷的调查显示，69% 的企业担心如果没有 AI，它们将无法应对攻击，近 10% 的企业希望在 2020 年将支出增加 40% 以上。

Zion Market Research预测，2019年至2025年间，全球网络人工智能市场的复合年增长率约为23%，到2025年其价值将达到$309亿美元。许多组织正在转向人工智能和机器学习，以减轻其网络安全团队在面对日益复杂的网络攻击时面临的压力。

ML 作为对传统人工智能实验室的新威胁

不幸的是，好人与坏人都使用 AI 和 ML 作为其网络安全武器库的一部分。最近对网络安全现状的分析声称，黑客社区可以轻松渗透安全团队使用的开源 AI 技术。许多相同的机器学习框架可以在流行的云平台上“按服务”找到，包括亚马逊网络服务、微软 Azure 和谷歌云平台。威胁参与者现在可以使用预先存在的框架来创建 AI 模型。它们的实施成本相对较低，几乎肯定会导致机器学习驱动的攻击增加。

人工智能和机器学习在网络安全中的作用

• 作者：Stuart Rauch

• 上次修订：2022年9月15日2061

• 人工智能和机器学习在网络安全中的作用

• 以下是主题列表

机器学习即服务——对传统人工智能实验室的新威胁

• 网络人工智能标准和指导方针 人工智能正在发挥作用的地方 为您的团队配备适当的网络能力。

人工智能正在发挥作用的案例

人工智能可用于在入侵发生时立即检测到入侵。AI Authority 声称，它通过快速分析过去黑客试图入侵内部系统留下的海量数据来做到这一点。只有人工智能才能在合理的时间内完成这项工作。摄像机、打印机和物联网设备都包含嵌入式系统，这些系统很容易成为黑客的目标。

研究中提到的其他网络 AI 和 ML 应用包括：

检测和阻止垃圾邮件的应用程序越来越流行，例如 Gmail。数十亿 Gmail 每日用户的垃圾邮件体验训练了 AI。

欺诈的发现。万事达卡使用人工智能 (AI) 算法来预测和识别客户行为并检测任何异常模式。

识别僵尸网络。僵尸网络攻击利用许多“用户”向网站发起一系列协调一致的请求或攻击，由于其重复性，很容易成为 AI 的目标。

网络人工智能挑战与机遇

正如人们可能预期的那样，美国政府也参与其中。国家科学技术委员会 (NSTC) 的网络人工智能挑战与机遇小组评估这些问题。网络人工智能部署指南规定，人工智能支出应进一步促进理论和实践。这些努力必须导致安全培训、开发防御模型、验证系统稳健性、公平性和隐私性，以及在基于人工智能的决策中使用可信的方法和人工智能-人类系统。

NSTC 进行的研究发现了多种网络 AI 方法，例如网络监控以检测异常和可疑活动、代码分析以查找安全漏洞以及在快速检测到攻击时部署保护性补丁的能力。人工智能可以立即进行这些类型的评估，比人工快得多。由于攻击可能在几秒钟内进入基础设施，因此调查和反应时间不应花费数天或数周。

人工智能正在发挥作用的案例

人工智能可用于在入侵发生时立即检测到入侵。AI Authority 声称，它通过快速分析过去黑客试图入侵内部系统留下的海量数据来做到这一点。只有人工智能才能在合理的时间内完成这项工作。摄像机、打印机和物联网设备都包含嵌入式系统，这些系统很容易成为黑客的目标。

网络 AI 和 ML 的其他应用

检测和阻止垃圾邮件的应用程序越来越流行，例如 Gmail。数十亿 Gmail 每日用户的垃圾邮件体验训练了 AI。

欺诈的发现。万事达卡使用人工智能 (AI) 算法来预测和识别客户行为并检测任何异常模式。

它们正在识别僵尸网络。僵尸网络攻击利用许多“用户”向网站发起一系列协调一致的请求或攻击，由于其重复性，很容易成为 AI 的目标。

结论

人工智能和机器学习都有可能提高网络安全；但是，它们也使罪犯更容易在没有人为干预的情况下侵入网络。人工智能有可能提高网络安全，而机器学习有可能提高网络安全。使用 AI（人工智能）和 ML（机器学习）可能会导致网络安全级别提高。直接导致的结果是，各种类型的广泛商业企业可能会遭受严重影响。