人(rén)工(gōng)智能(néng)技(jì)術(shù)成為(wèi)未來(lái)網絡安全的α(de)引爆點和(hé)驅動力

【安防展覽網 市(shì)場(chǎng)分(fēn)析】 根據《市(shì)場(chǎng)與市(shì)場(chǎng)人(rén)工(gōng)智能(néng)網絡安全預測報(bào)告<》，預計(jì)到(dào)2026年(nián)，人(rén)工(gōng)智能(néng)網絡安全市(shì)場(cαhǎng)規模将從(cóng)2019年(nián)的(de)88億美(měi)元增長(cháng)到(dào)382億美(měi)元，年(nián)複合Ω增長(cháng)率為(wèi)23.3%。市(shì)場(chǎng)增長(cháng)的(de)主要(yào)動力是(shì)新σ的(de)攻擊面和(hé)攻擊向量往往超過傳統安全防禦系統的(de)感知(zhī)範圍、處理(lǐ)能(néng)力和(hé)響應速度，如(rú)物(wù)聯網的(de☆)普及和(hé)聯網設備的(de)增多(duō)，網絡威脅實例的(de)增多(duō)，以及對(duì)大(dà)數(shù)據∏隐私問(wèn)題的(de)日(rì)益關注。 　　人(rén)工(gōng)智能(néng)在網絡安全市(shì)場(chǎng)的(de)α潛在機(jī)遇包括中小(xiǎo)企業(yè)對(duì)雲安全解決方案的(de)需求不(bù)斷增長(cháng&)，以及越來(lái)越多(duō)地(dì)使用(yòng)社交媒體(tǐ)來(lái)實現(xi₹àn)業(yè)務功能(néng)。 　　人(rén)工(gōng)智能(néng)技(jì)術(shù)架構分(fēn)為(wèi)基礎、技(jì)λ術(shù)、應用(yòng)3層。基礎層包含計(jì)算(suàn)能(néng)力和(hé)數(shù)據資源，是(shì)整個(gè)人(rén)工(gōng)智能(néng≠)的(de)核心;技(jì)術(shù)層包含算(suàn)法、模型、知(zhī)識庫、特征庫等;應用(yòng)層為(wèi)人(rén)工(gōng)智能(n↕éng)結合網絡安全服務，不(bù)局限于某個(gè)具體(tǐ)應用(yòng)場(chǎng)景，重點解決運維服務中人(rén)為(wèi)因素等不(bù)足造成的(de)問(wèn)題。人(r"én)工(gōng)智能(néng)架構一(yī)個(gè)大(dà)型集團包含很(hěn)多(duō)下(xià)級單位，如λ(rú)何縱向延伸，以中心化(huà)運維為(wèi)思路(lù)，以公有(yǒu)或私有(yǒu)雲加載計(jì)算(suàn)單元，充分®(fēn)實現(xiàn)全域運維。 　　人(rén)工(gōng)智能(néng)在網絡安全防範中可(kě)以實現(xiàn)以下(xià)功能(néng)： 　　自(zì)動檢測↔：人(rén)工(gōng)智能(néng)(機(jī)器(qì)學習(xí))可(kě)以幫助公司快(kuài)速識别威脅并找到(dào)潛在風(fēng​)險之間(jiān)的(de)聯系，從(cóng)而消除流程中的(de)人(rén)為(wèi)錯(cuò)誤。人(rén)工(gōng)智能(néng)( 機(jī)器(qì)學習(xí))可(kě)以适應和(hé)學習(xí)經驗和(hé)模式，而不(bù)是(shì)因果關系。今天，¶機(jī)器(qì)學習(xí)使機(jī)器(qì)自(zì)學成為(wèi)可(kě)能(néng)。這(zhè)意味著(zhe)他(tā)們可(γkě)以創建用(yòng)于模式識别的(de)模型，而不(bù)必等待人(rén)類開(kāi)發它們。在開(kāi)始采取适當的(de)補救措施之前，訓練過的(de)AI可(k★ě)以利用(yòng)推理(lǐ)來(lái)确定各種風(fēng)險，例如(rú)可(kě)疑地(dì)址，奇怪文(wén)件(jiàn)等。 　　異常檢測：人(ré®n)工(gōng)智能(néng)大(dà)大(dà)提高(gāo)了(le)識别網站(zhàn)可(kě)疑問(wèn)題所需的(de)時(>shí)間(jiān)。例如(rú)，在2016年(nián)，Google每周将大(dà)約20,000個(gè)包含惡意軟件(jiàn)的(de)網站(zhàn)列入黑(hēi)Ω名單，并将50,000個(gè)針對(duì)網絡釣魚欺詐的(de)網站(zhàn)列入黑(hēi)名單。同樣，開(kāi)發人(rén)員(yuán)也(yě)在利用(yò÷ng)人(rén)工(gōng)智能(néng)來(lái)識别那(nà)些(xiē)在網站(zhàn)上(shàng)有(yǒu)不(bù)良意圖的(de)人(rén)。這(zhè)一(yī)過£程被稱為(wèi)異常檢測，有(yǒu)多(duō)種用(yòng)途，其中網絡安全位居榜首。根據人(rén)工(gōng)智能(néng)™技(jì)術(shù)，程序可(kě)以在短(duǎn)短(duǎn)幾秒(miǎo)鐘(zhōng)內(nèi)分(fēn)析大(dà)量訪客，并根據他(tā)們的(d×e)威脅級别和(hé)行(xíng)為(wèi)對(duì)其進行(xíng)分(fēn)類。 　　更好(hǎo)的(de)監視(shì)，≤搜索和(hé)分(fēn)析：人(rén)工(gōng)智能(néng)使公司和(hé)組織在其安全環境中擁有(yǒu)更大(dà)的(de)可(kě)見(jiàn)性，≈并使它們能(néng)夠提前應對(duì)威脅。由AI驅動的(de)狩獵技(jì)術(shù)可(kě)以确定組織是(shì)否受到(dào)攻擊，以便組織可≥(kě)以做(zuò)好(hǎo)準備。 　　安全認證：如(rú)果你(nǐ)的(de)網站(zhàn)需要(yào)訪客登錄，需要(yào∏)輸入表單，或者需要(yào)在網站(zhàn)後端提供另一(yī)層安全保障，人(rén)工(gōng)智→能(néng)可(kě)以更好(hǎo)地(dì)以最大(dà)的(de)安全性進行(xíng)認證¶。确保安全身(shēn)份驗證的(de)一(yī)種方法是(shì)通(tōng)過物(wù)理(lǐ)身(sh♥ēn)份驗證，其中人(rén)工(gōng)智能(néng)使用(yòng)不(bù)同的(de)特征來(lái)識别一(yī)個(gè)人(rén)。例如(rú)，智φ能(néng)手機(jī)可(kě)以使用(yòng)指紋掃描儀和(hé)面部識别來(lái)讓你(nǐ)登錄。這(zhè)背後的(de)過程需要(yào)程序分(fēn)析關于你(nǐδ)的(de)臉和(hé)手指的(de)主要(yào)數(shù)據點，以辨别登錄是(shì)否真實。除此之外(wài)，人(rén)工(gōng)智能(néng)還(hái)可(kě)以研究其他(t✘ā)因素，以确定某個(gè)特定用(yòng)戶是(shì)否被授權登錄某個(gè)技(jì)術(shù)設備。這(zhè)項技(jì)術(shù)會(huì)檢查你(nǐ)輸≤入按鍵的(de)方式、打字速度和(hé)拼寫時(shí)的(de)錯(cuò)誤率。 　　更快(kuài)的(de)響應時(s♠hí)間(jiān)：人(rén)工(gōng)智能(néng)可(kě)以處理(lǐ)大(dà)量非結構化(huà)信息，₽從(cóng)而以更高(gāo)的(de)效率提供見(jiàn)解。更重要(yào)的(de)是(sh♠ì)，機(jī)器(qì)學習(xí)、人(rén)工(gōng)智能(néng)可(kě)以更快(kuài)地(÷dì)學習(xí)模式，從(cóng)而加快(kuài)響應時(shí)間(jiān)，使其更快(kuài)、更容易地(dì±)在威脅造成問(wèn)題之前阻止它們。一(yī)些(xiē)領先的(de)公司(例如(rú)IBM)正在網絡安全中使用(yòng)認知(zhī)技(jì®)術(shù)和(hé)AI，以使它們能(néng)夠快(kuài)速識别威脅并做(zuò)出相(xiàng)應的(de)響應。 　　無差錯(cuò)的(de)網絡安全：與人(réπn)類不(bù)同，人(rén)工(gōng)智能(néng)在執行(xíng)重複的(de)任務時(shí)不(bù)會(huì)感到(dào&)疲倦或無聊。因此，人(rén)為(wèi)錯(cuò)誤的(de)風(fēng)險大(dà)大(dà)降低(dī )。但(dàn)是(shì)，人(rén)類需要(yào)與人(rén)工(gōng)智能(néng)合作(zuò)才能(néng)獲得(de)更好®(hǎo)的(de)結果。毫無疑問(wèn)，人(rén)類提供了(le)機(jī)器(qì)缺乏的π(de)常識和(hé)理(lǐ)性。但(dàn)是(shì)，在非标準情況下(xià)，由AI設計(j↓ì)的(de)應用(yòng)程序是(shì)更好(hǎo)的(de)決策者。
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