網絡安全可能是當今任何組織面臨的最大威脅。雖然這不是一個新的挑戰(zhàn)，但是系統(tǒng)，數據，云技術，應用程序，設備和分布式端點的激增只會加劇網絡安全威脅。組織必須比以往更加努力地保護自己的資產和客戶。這超出了自動化對策的范圍。現在，它要求Infosec專業(yè)人士努力進行主動檢測，以搶先避免或阻止威脅。

公司已經尋求AI的幫助來增強安全性和保護其業(yè)務資產。具體來說，當今的安全軟件使用機器學習，深度學習，機器推理和許多相關技術來審查大量數據。目的是加快對正常與異常的了解，以檢測惡意行為和實體。

到2022年，全球信息安全支出預計將達到1,700億美元，網絡安全行業(yè)正在關注創(chuàng)新更有效，更具彈性的機制和工具。由于技術的進步，信息安全中有四個主要的AI和機器學習用例，您可以期望很快在您附近的企業(yè)中看到它。

1.網絡威脅分析

今天的公司將越來越多的業(yè)務數字化。他們更新舊的并開發(fā)新的內部網絡(通常是混合網絡)。這些龐大的網絡拓撲不僅復雜，而且復雜。他們還需要大量的網絡安全資源來管理所有通信，事務，連接，應用程序和策略。

在企業(yè)規(guī)模上，這意味著巨大的投資-更不用說出錯的風險了。網絡安全中的AI通過多種方式支持這一嚴峻的挑戰(zhàn)。重要的是，網絡安全中的AI會監(jiān)視所有傳入和傳出的網絡流量，以挖掘可疑活動并分類威脅類型。

2.惡意軟件檢測

惡意軟件是故意旨在傷害的不斷發(fā)展的代碼或軟件類別的總稱。盡管惡意軟件檢測已經存在多年了-通常將可疑代碼與基于簽名的系統(tǒng)相匹配-機器學習現在正在轉向推理技術。

在分析大量數據，事件類型，來源和結果時，網絡安全中的AI會在打開惡意文件之前檢測到惡意軟件的存在。它還可以識別新型惡意軟件。這是至關重要的，因為惡意軟件會隨著機器人和僵尸網絡，惡意軟件，勒索軟件等的發(fā)展而不斷發(fā)展。

迄今為止，來自惡意軟件和良性應用程序的數千萬個帶有標簽的樣本的可用性已使其成為網絡安全中深度學習和AI的最成功應用程序之一。訓練有素的算法依賴于大型的，準確標記的數據集。

3.安全分析師擴充

企業(yè)黑客貓捉老鼠的游戲代表了網絡安全創(chuàng)新的重要和危險的動態(tài)。

網絡安全中的AI最擅長管理潛在威脅媒介的數量。因此，人類分析人員仍然是控制，知識和可解釋性的重要仲裁者。如今，機器學習通過兩種關鍵方式增強了人類分析師的能力：

AI使重復的任務自動化。例如，它對低風險警報或繁瑣的數據充實任務進行分類，以釋放分析師的價值，以進行更高價值的戰(zhàn)略決策。

機器學習提出了威脅情報的基礎。結果，人類分析家從更高級別的威脅入手，利用機器學習來更快地分析，整理，可視化并建議潛在的行動，從而浮出水面。

測試表明，理想的網絡安全性能或準確性通常是人類和AI的結合-并非兩者皆有。增強的安全工具對于未來幾年的安全團隊可能至關重要。實際上，市場上的某些技術已經支持UI工具，以使網絡專家能夠結合新的威脅類型來重新訓練機器學習模型并根據問題配置特定的修復程序。

4.基于人工智能的威脅緩解

網絡安全技術和風險與AI同步發(fā)展。如今，公司必須訓練機器學習算法以識別其他機器學習算法所進行的攻擊。例如，發(fā)現黑客使用機器學習來識別企業(yè)網絡中的薄弱環(huán)節(jié)。他們使用此信息通過網絡釣魚，間諜軟件或分布式拒絕服務攻擊將目標定為進入點。