人工智能如何改善網(wǎng)絡(luò)安全防御?

人工智能技術(shù)(AI)是工業(yè)4.0革命的關(guān)鍵組成部分，并與大數(shù)據(jù)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)等其他技術(shù)協(xié)同工作。這種融合正在逐漸改變制造流程，讓企業(yè)能夠借助人工智能的力量來提高效率、生產(chǎn)力和決策。然而，這種技術(shù)的使用也帶來了挑戰(zhàn)，特別是網(wǎng)絡(luò)安全方面，確保數(shù)據(jù)的完整性和可用性。這強(qiáng)調(diào)了實(shí)施穩(wěn)健的數(shù)據(jù)治理和安全措施以保持人工智能驅(qū)動系統(tǒng)的可信度和可靠性的重要性。

什么是人工智能，它是如何工作的?

人工智能系統(tǒng)旨在模仿人類的認(rèn)知能力，如學(xué)習(xí)、解決問題、感知和決策。這些系統(tǒng)依賴于數(shù)據(jù)，通過收集信息來促進(jìn)學(xué)習(xí)，并利用這些知識根據(jù)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的評估做出預(yù)測。

人工智能的一種方法是所謂的監(jiān)督學(xué)習(xí)，其中系統(tǒng)使用標(biāo)記數(shù)據(jù)(封閉數(shù)據(jù)集)進(jìn)行訓(xùn)練。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，提供輸入數(shù)據(jù)和相應(yīng)的輸出標(biāo)簽(預(yù)測)，允許系統(tǒng)根據(jù)標(biāo)記數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)的模式和關(guān)系學(xué)習(xí)做出預(yù)測或決策。

另一種方法是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，其中系統(tǒng)從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)(不受控制的數(shù)據(jù)集)中學(xué)習(xí)，而無需特定的輸入輸出對或標(biāo)簽。無監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是在沒有先驗(yàn)知識或指導(dǎo)的情況下發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、結(jié)構(gòu)和關(guān)系。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是另一種類型的學(xué)習(xí)，其中人工智能系統(tǒng)通過基于反饋和獎勵(lì)的試錯(cuò)來學(xué)習(xí)(封閉數(shù)據(jù)集)。它探索不同的行動并從結(jié)果中學(xué)習(xí)，隨著時(shí)間的推移優(yōu)化其性能。

選擇不同的學(xué)習(xí)方法會對人工智能系統(tǒng)所做預(yù)測的可信度和主觀性產(chǎn)生影響。無監(jiān)督學(xué)習(xí)本質(zhì)上更具探索性，監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供了更多的控制和指導(dǎo)，使設(shè)計(jì)者對結(jié)果產(chǎn)生更大的影響，并確保預(yù)測具有更高的信任度和可靠性。

使用的一些人工智能技術(shù)包括：

機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是人工智能的一個(gè)子集，它允許系統(tǒng)在沒有明確編程的情況下從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)。它包括使用數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，并利用統(tǒng)計(jì)技術(shù)根據(jù)模式和示例進(jìn)行預(yù)測或采取行動。這些數(shù)據(jù)集可以是專門為訓(xùn)練人工智能引擎而創(chuàng)建的“封閉數(shù)據(jù)集”，也可以是來自不同來源的“不受控制的數(shù)據(jù)集”。

深度學(xué)習(xí)(DL)：深度學(xué)習(xí)是一種特定類型的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)，它使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人腦的結(jié)構(gòu)和功能。它可以處理圖像、語音和自然語言等復(fù)雜數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)圖像識別和語言翻譯等任務(wù)。

自然語言處理(NLP)： NLP側(cè)重于理解和處理人類語言。它涉及文本分析、情感分析、語言翻譯和聊天機(jī)器人等技術(shù)，允許計(jì)算機(jī)解釋和生成人類語言。

計(jì)算機(jī)視覺：計(jì)算機(jī)視覺使機(jī)器能夠解釋和理解視覺信息，例如圖像和視頻。它涉及圖像識別、對象檢測和圖像分割等技術(shù)。

人工智能如何改善網(wǎng)絡(luò)安全防御?

人工智能提高系統(tǒng)安全度

人工智能可以通過以下方式減少漏洞和防止網(wǎng)絡(luò)攻擊：

代碼分析：基于人工智能的代碼分析工具可以掃描和分析軟件代碼，以識別編碼錯(cuò)誤、缺陷和潛在漏洞。通過自動審查代碼，人工智能可以在漏洞被利用之前幫助檢測和修復(fù)安全漏洞。

安全測試：人工智能驅(qū)動的測試工具可以模擬不同類型的攻擊，并從不同角度評估系統(tǒng)的安全性。這些工具可以發(fā)現(xiàn)漏洞，評估安全措施的有效性，并幫助確定需要改進(jìn)的領(lǐng)域。

隨著人工智能的不斷發(fā)展，預(yù)計(jì)將有更多的應(yīng)用程序被開發(fā)出來，以解決更廣泛的設(shè)計(jì)因素和安全考量 。

人工智能改善對攻擊和入侵的檢測

人工智能可以利用其分析大量事件和通信數(shù)據(jù)、識別模式和識別異常的能力來增強(qiáng)對攻擊和入侵的檢測。例如：

異常檢測：人工智能算法可以通過分析歷史數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)正常模式。然后，人工智能將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與這些學(xué)習(xí)模式進(jìn)行比較，并將任何偏差標(biāo)記為潛在的異常。例如異常網(wǎng)絡(luò)流量，或可能表明網(wǎng)絡(luò)攻擊的意外系統(tǒng)活動。

基于行為的分析：人工智能可以分析用戶行為并為正常活動建立基線。之后可以檢測與這些模式的偏差，這些偏差可能表明未經(jīng)授權(quán)的訪問或惡意操作。例如異常登錄模式、權(quán)限提升嘗試或異常數(shù)據(jù)訪問模式。

深度數(shù)據(jù)包檢測：人工智能可以執(zhí)行深度數(shù)據(jù)包檢測，來精細(xì)分析網(wǎng)絡(luò)流量。通過檢查網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的內(nèi)容和上下文，人工智能算法可以識別潛在威脅，例如惡意負(fù)載或指揮控制通信。

用戶行為分析：人工智能可以跨多個(gè)系統(tǒng)和應(yīng)用程序分析用戶行為，以建立正常行為基線。然后可以檢測到異常活動或偏離基線，這些異常活動或偏差可能表明用戶帳戶已泄露或內(nèi)部威脅。

人工智能改善響應(yīng)流程

此外，對于事件處理和響應(yīng)，人工智能還可以通過提高流程的速度、準(zhǔn)確性和效率來改進(jìn)流程。

事件分類和優(yōu)先級：人工智能可以分析安全事件的嚴(yán)重性、影響和上下文，幫助安全團(tuán)隊(duì)確定響應(yīng)工作的優(yōu)先級。通過考慮各種因素，例如受影響系統(tǒng)的嚴(yán)重性、潛在的業(yè)務(wù)影響以及成功利用的可能性，人工智能可以幫助做出關(guān)于如何有效分配資源的明智決策。

事件調(diào)查和取證：人工智能可以協(xié)助對安全事件進(jìn)行有效和徹底的調(diào)查。它可以分析不同的數(shù)據(jù)源，包括系統(tǒng)日志、網(wǎng)絡(luò)流量和用戶活動，以重建攻擊時(shí)間線、識別攻擊媒介并確定入侵程度。人工智能驅(qū)動的分析可以加速調(diào)查過程，并為遏制和補(bǔ)救提供有價(jià)值的見解。

人工智能可以通過自動化任務(wù)、提供實(shí)時(shí)洞察、不斷從新威脅中學(xué)習(xí)以及擴(kuò)展人類分析師的能力，幫助簡化和加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全響應(yīng)流程。它可以實(shí)現(xiàn)更快的檢測、響應(yīng)、識別、遏制和恢復(fù)，最終增強(qiáng)抵御網(wǎng)絡(luò)威脅的整體彈性。

人工智能改善危害識別和風(fēng)險(xiǎn)分析

人工智能可以改善網(wǎng)絡(luò)安全危害和后果識別，并增強(qiáng)對網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)分析。例如：

數(shù)據(jù)分析和模式識別：人工智能算法可以分析大量數(shù)據(jù)集，包括來自許多生產(chǎn)過程的安全危害和可操作性(HAZOP)文件，以識別與過程安全危害和后果相關(guān)的潛在網(wǎng)絡(luò)原因。通過應(yīng)用高級分析和模式識別技術(shù)，可以識別導(dǎo)致潛在風(fēng)險(xiǎn)的網(wǎng)絡(luò)相關(guān)因素及其對網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)的潛在影響。

自然語言處理(NLP)和文本分析：人工智能技術(shù)，如NLP和文本分析，可用于分析文本數(shù)據(jù)，如網(wǎng)絡(luò)和過程安全事件報(bào)告、安全公告和監(jiān)管指南。通過提取相關(guān)信息和識別關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素，人工智能可以協(xié)助網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)進(jìn)行危害識別、后果評估和風(fēng)險(xiǎn)分析。

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察：人工智能可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來分析歷史過程和事件數(shù)據(jù)，并識別可能表明潛在危險(xiǎn)或后果的隱藏模式或趨勢。通過從過去的事件或僥幸事件中學(xué)習(xí)，人工智能可以提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的見解和預(yù)測，以加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)分析并改進(jìn)主動風(fēng)險(xiǎn)緩解策略。

決策支持系統(tǒng)：人工智能可以通過整合危害和后果數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果(風(fēng)險(xiǎn)登記冊)和上下文信息來提供決策支持。通過分析技術(shù)，人工智能可以幫助工程師和流程操作員理解和識別復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)情景，做出明智的決策，并確定風(fēng)險(xiǎn)緩解行動的優(yōu)先級。

參讀來源：

https://industrialcyber.co/expert/artificial-intelligence-how-can-it-help-and-harm-us/