人工智能 (AI) 在網絡安全中的作用是什麼？

網絡攻擊的頻率仍然很普遍——根據福布斯的數據，66% 的企業在 2021 年經歷了網絡攻擊。 隨著網絡威脅和攻擊變得越來越複雜，阻止它們的技術也越來越複雜。 許多企業正在求助於 AI 來增強防禦能力，以抵御其所在行業面臨的犯罪行為。 雖然為網絡安全實施人工智能和機器學習技術有很多用例和好處，但犯罪分子也可以利用同樣的技術謀取私利。

人工智能很強大，但也可能被用於錯誤的行為。 它目前協助政府開發審查在線內容的創新方法。 人工智能還可以秘密收集數據並獲取對世界各地個人個人信息的訪問權限。 這是繼續需要虛擬專用網絡的時候。

讓我們深入探討人工智能在網絡安全中扮演什麼角色、它的優點和缺點、網絡犯罪分子如何利用人工智能，以及我們最基本的網絡安全預防措施如何仍然是我們最強大的工具。

網絡威脅是如何演變的？

第一個網絡威脅實際上根本不是威脅。 技術工程師 Bob Thomas 在 1970 年初設計了第一個可以在計算機之間傳播的計算機病毒。 它造成的唯一威脅是這條消息：“我是爬行者：如果你能抓住我！”。 對此，Thomas 的朋友兼同事 Ray Tomlinson（他繼續創建了第一個電子郵件程序）製作了額外的代碼，這些代碼不僅可以在計算機之間移動，還可以在移動時復制自己。 這有效地刪除了“Creeper”和新代碼，第一個防病毒軟件被命名為“Reaper”。

更多的惡意病毒出現在 1990 年代末和 2000 年代初。 ILOVEYOU 和 Melissa 病毒感染了全球數千萬台設備，破壞了電子郵件系統。 不幸的是，絕大多數被黑客攻擊的電子郵件都是安全性薄弱的不知情的受害者。 這些主要用於經濟利益或戰略目標的漏洞利用成為頭條新聞，因為它們佔據了網絡攻擊世界的中心舞台。

在過去的幾十年裡，網絡安全發生了巨大的演變和增長。 全球威脅格局不斷變化，給我們帶來了新的戰鬥，今天的互聯網用戶面臨著各種各樣的風險。 一方面，龐大且大部分自動化的殭屍網絡攻擊消費者設備。 另一方面，社會工程（或網絡釣魚）攻擊試圖欺騙個人交出他們的錢和個人數據。

因此，網絡安全在威脅和響應方面都發生了變化。 網絡罪犯現在有更多創造性的方法來執行更協調的攻擊。 儘管有一些方法可以避免在線跟踪，但過去幾十年迫使企業重新考慮其網絡安全實踐。 由於雲和物聯網設備的擴展，網絡攻擊者現在正在滲透更多的網絡，他們繼續使用這項新技術進行越來越複雜的攻擊。

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人工智能如何應對網絡攻擊？

如前所述，直到最近，安全解決方案主要是被動的：專家會發現、分析新的惡意軟件並將其添加到惡意軟件數據庫中。 該行業繼續採用這種策略，但它變得更加主動，尤其是在面對社會工程風險時。

在這種轉變中，機器學習或人工智能算法至關重要。 雖然它們不是解決所有網絡安全挑戰的靈丹妙藥，例如如何在數據洩露後保護您的業務，但它們對於快速簡化決策過程和從不完整或被操縱的數據中推斷模式非常有用。 這些算法從現實世界的數據中學習，例如當前的安全危險和誤報，以及全球研究人員發現的最新威脅。

用例

2022 年上半年，全球惡意軟件攻擊次數超過 28 億次。2021 年，檢測到 54 億次惡意軟件攻擊。 近年來，最多的惡意軟件攻擊發生在 2018 年，當時全球記錄了 105 億次此類攻擊。

人工智能和機器學習驅動的系統可能會根據固有屬性而不是簽名來分析惡意軟件。 例如，如果構建了一款軟件來快速加密多個文件，這是可疑的行為。 該軟件不是真實軟件的另一個線索是它是否採取措施隱藏自己。 基於 AI 的程序可以考慮這些因素和其他因素來確定以前未知的新軟件的危險性。 最終結果可能是端點安全性的顯著提高。

人工智能還可以幫助識別威脅並確定威脅的優先級。 安全運營中心的分析師每天都受到安全警報的轟炸，其中許多是誤報。 他們最終可能會在這些基本任務上花費太多時間，而沒有足夠的時間來研究真正的威脅，或者他們可能會完全錯過高級攻擊。 根據 Verizon 的數據洩露調查報告，20% 的洩露事件需要數月或更長時間才能讓企業注意到存在問題。

最後，人工智能和機器學習可用於簡化和自動化操作，包括響應大量低風險警告。 這些是需要快速響應但犯錯誤的風險很低且系統對威脅有把握的警告。 例如，如果一個已知的勒索軟件樣本出現在最終用戶的設備上，立即斷開其網絡連接可以防止其餘業務受到感染。

另一邊

人工智能在網絡安全中的作用的一個缺點是黑客可能受益最多。 黑客可以利用 AI 進步發起網絡攻擊，例如 DDoS 攻擊、MITM 攻擊和 DNS 隧道。 他們還使用人工智能來更快地破解密碼。

將機器學習納入您的威脅檢測方法是當今任何網絡安全策略的重要方面。 如前所述，人工智能技術減輕了每天受到數千條警報的安全人員的一些壓力。

但是，黑客可能會通過向系統發送過多警報來利用這些分析。 太多的誤報甚至會讓最偉大的機器學習系統和安全專家不知所措。 攻擊者可以使系統不堪重負，產生大量的誤報，然後在系統調整濾除誤報威脅的同時發起真正的攻擊。

對於惡意軟件，勒索軟件的有效性取決於它在整個網絡系統中傳播的速度。 人工智能已經被網絡犯罪分子用於此目的。 例如，他們使用人工智能來監控防火牆的反應並識別安全人員忽略的接入點。

考慮到它們不斷發展的複雜性，其他勒索攻擊都是由人工智能驅動的。 AI 包含在黑市上出售的漏洞利用工具包中。 對於網絡犯罪分子來說，這是一種非常有利可圖的策略，而勒索軟件 SDK 中包含了 AI 技術。

回歸本源

“雖然人工智能和機器學習具有巨大的潛力，但它們並不是快速解決方案。 儘管有這些好處，人工智能並不是檢測網絡威脅的理想選擇。 它受到快速變化的影響，例如意外的 COVID-19 爆發，這從根本上改變了員工的工作行為。” – 正如 Urban VPN 在他們最近的一篇博客文章中所解釋的那樣。

人工智能的使用也可能危及數據機密性。 人工智能算法與大量數據分析相關聯，這是開發算法產生準確結果所必需的。 公司的數據包含與日常交易和在線活動相關的流量，以及有關其客戶的敏感信息，例如個人信息。 然而，當我們的數據傳輸到 AI 代理時，究竟發生了什麼仍然是個謎。 隨著個人數據洩露事件不斷成為頭條新聞，不應為了先進技術而損害消費者數據的安全。

無論新技術如何進步，都應繼續遵守網絡安全的基礎知識。 通過安裝防火牆和加密數據來保護您的互聯網連接。 儘管連接到免費 Wi-Fi 網絡可能很方便，但它可能會損害您的業務安全。 連接到不安全的網絡允許黑客訪問您的計算機。 投資 VPN 以確保您網絡的隱私。 IP 地址還可用於數據保護，以防止網絡犯罪分子訪問敏感數據。

實施密碼來保護計算機網絡是顯而易見的，但如果您想充分利用密碼保護，您必須注意的不僅僅是奇數和字母序列。 考慮需要一個多因素身份驗證機制，它涉及比單個密碼更多的信息來獲得訪問權限。

此外，為了節省檢查網絡交互的時間和金錢，制定法規概述員工應如何保護身份信息和其他敏感數據。 這包括限制對特定信息的訪問和使用分層安全措施，例如補充加密、安全問題等。 確保您的員工了解違反公司網絡安全標準的處罰。

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底線

人工智能不再是科幻小說，而是現代網絡安全發展中非常真實的元素。 然而，儘管它很有吸引力，但我們不應忽視其他繼續保護企業和用戶的網絡安全保障措施，也不應忽視人工智能被武器化以造成傷害而不是好處的可能性。