現(xiàn)在產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比以前多了。隨著數(shù)據(jù)分析工具的發(fā)展，各行各業(yè)的組織越來越重視大數(shù)據(jù)的收集和存儲(chǔ)。

大數(shù)據(jù)和越來越多的云存儲(chǔ)解決方案使得網(wǎng)絡(luò)罪犯更容易設(shè)計(jì)新的攻擊。

隨著我們?cè)诩夹g(shù)上的突破，黑客也配備了更好的工具。

因此，數(shù)據(jù)隱私和網(wǎng)絡(luò)安全受到威脅。科技巨頭已經(jīng)開始探索人工智能是否能提供更好的網(wǎng)絡(luò)安全。

幾家公司甚至開始盡快采用基于人工智能的解決方案來提高安全性。

AI為何具有網(wǎng)絡(luò)安全潛力？

AI包括一以分析數(shù)據(jù)并從中學(xué)習(xí)的模型。

AI模型可以識(shí)別數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)和模式。因此，它可以成為發(fā)現(xiàn)威脅和攻擊的有效工具。

AI如何提高網(wǎng)絡(luò)安全性？

以下是AI承諾更好網(wǎng)絡(luò)安全的一些方法。

一是管理漏洞。

大多數(shù)公司采取被動(dòng)策略，即只有在發(fā)現(xiàn)漏洞后才采取措施。

人工智能可采取主動(dòng)措施，使模型能夠發(fā)現(xiàn)異常，并提前提醒有關(guān)部門。

2.更好的身份驗(yàn)證。

依靠傳統(tǒng)的用戶名和密碼登錄賬戶已經(jīng)多次證明容易受到攻擊。

大部分人都沒有努力創(chuàng)建一個(gè)強(qiáng)大的密碼。

即便如此，密碼也可以存儲(chǔ)在未加密的文件中以便記住。

基于人工智能的登錄解決方案使用多種因素來學(xué)習(xí)每個(gè)用戶的登錄模式。

對(duì)每一位用戶來說，系統(tǒng)都會(huì)根據(jù)各種因素(如IP地址、登錄時(shí)間、位置等)來計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)分析得分。所以這些登錄系統(tǒng)能更好地阻止攻擊。

有了龐大的數(shù)據(jù)集，人們可以訓(xùn)練和建立模型來識(shí)別網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊。

AI可以用來檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)釣魚的常見來源，并及時(shí)報(bào)警。

三、主動(dòng)檢測(cè)威脅。

網(wǎng)絡(luò)安全威脅可能對(duì)任何組織造成很大損害。為了不損害網(wǎng)絡(luò)安全，人工智能有助于迅速檢測(cè)和管理威脅。

監(jiān)控算法已經(jīng)用來構(gòu)建ML模型，可以對(duì)特定情況是否構(gòu)成威脅進(jìn)行分類。

但已經(jīng)觀察到，僅靠AI往往會(huì)導(dǎo)致很多誤報(bào)。

因此，網(wǎng)絡(luò)安全專家建議結(jié)合傳統(tǒng)方法和基于人工智能的解決方案。

AI在網(wǎng)絡(luò)安全中的局限性。

技術(shù)可以是雙刃劍。

一方面，大型組織投資R&D，最大限度地利用人工智能的好處。

另一方面，惡意的人也可以使用人工智能。如果使用監(jiān)管算法的系統(tǒng)被黑客入侵，黑客可以更改分類和組標(biāo)簽，以便于使用。

那么，實(shí)現(xiàn)AI的整體目標(biāo)就無效了。

的確，人工智能提供了多種解決方案來提高網(wǎng)絡(luò)安全性，但它也有自己的局限性。

這是對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)施人工智能的一些局限性。

一、費(fèi)用。

基于人工智能的解決方案需要一個(gè)計(jì)算能力強(qiáng)、使用數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。

中小企業(yè)無法投資使用人工智能的解決方案。

二、是數(shù)據(jù)收集。

數(shù)據(jù)構(gòu)成了基于人工智能解決方案的核心。數(shù)據(jù)量越多，使用這個(gè)數(shù)據(jù)的模型的精度就越高。

這些數(shù)據(jù)必須有足夠數(shù)量的項(xiàng)目，包括惡意攻擊。

而目前，又有多少公司可以實(shí)施無偏數(shù)據(jù)采集技術(shù)？

三、黑客觀點(diǎn)。

黑客有權(quán)利使用AI正確工具知識(shí)的黑客可以在發(fā)動(dòng)攻擊前建立抗AI模型。這樣的話，受害者就不知所措了。

為網(wǎng)絡(luò)安全公司使用AI。

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