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人工智能技術或成為未來網(wǎng)絡安全的引爆點和驅動力

人工智能 深度學習 應用安全
根據(jù)《市場與市場人工智能網(wǎng)絡安全預測報告》,預計到2026年,人工智能網(wǎng)絡安全市場規(guī)模將從2019年的88億美元增長到382億美元,年復合增長率為23.3%。

 根據(jù)《市場與市場人工智能網(wǎng)絡安全預測報告》,預計到2026年,人工智能網(wǎng)絡安全市場規(guī)模將從2019年的88億美元增長到382億美元,年復合增長率為23.3%。市場增長的主要動力是新的攻擊面和攻擊向量往往超過傳統(tǒng)安全防御系統(tǒng)的感知范圍、處理能力和響應速度,如物聯(lián)網(wǎng)的普及和聯(lián)網(wǎng)設備的增多,網(wǎng)絡威脅實例的增多,以及對大數(shù)據(jù)隱私問題的日益關注。

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人工智能在網(wǎng)絡安全市場的潛在機遇包括中小企業(yè)對云安全解決方案的需求不斷增長,以及越來越多地使用社交媒體來實現(xiàn)業(yè)務功能。

人工智能技術架構分為基礎、技術、應用3層?;A層包含計算能力和數(shù)據(jù)資源,是整個人工智能的核心;技術層包含算法、模型、知識庫、特征庫等;應用層為人工智能結合網(wǎng)絡安全服務,不局限于某個具體應用場景,重點解決運維服務中人為因素等不足造成的問題。人工智能架構一個大型集團包含很多下級單位,如何縱向延伸,以中心化運維為思路,以公有或私有云加載計算單元,充分實現(xiàn)全域運維。

人工智能在網(wǎng)絡安全防范中可以實現(xiàn)以下功能:

自動檢測:人工智能(機器學習)可以幫助公司快速識別威脅并找到潛在風險之間的聯(lián)系,從而消除流程中的人為錯誤。人工智能(機器學習)可以適應和學習經(jīng)驗和模式,而不是因果關系。今天,機器學習使機器自學成為可能。這意味著他們可以創(chuàng)建用于模式識別的模型,而不必等待人類開發(fā)它們。在開始采取適當?shù)难a救措施之前,訓練過的AI可以利用推理來確定各種風險,例如可疑地址,奇怪文件等。

異常檢測:人工智能大大提高了識別網(wǎng)站可疑問題所需的時間。例如,在2016年,Google每周將大約20,000個包含惡意軟件的網(wǎng)站列入黑名單,并將50,000個針對網(wǎng)絡釣魚欺詐的網(wǎng)站列入黑名單。同樣,開發(fā)人員也在利用人工智能來識別那些在網(wǎng)站上有不良意圖的人。這一過程被稱為異常檢測,有多種用途,其中網(wǎng)絡安全位居榜首。根據(jù)人工智能技術,程序可以在短短幾秒鐘內分析大量訪客,并根據(jù)他們的威脅級別和行為對其進行分類。

更好的監(jiān)視,搜索和分析:人工智能使公司和組織在其安全環(huán)境中擁有更大的可見性,并使它們能夠提前應對威脅。由AI驅動的狩獵技術可以確定組織是否受到攻擊,以便組織可以做好準備。

安全認證:如果你的網(wǎng)站需要訪客登錄,需要輸入表單,或者需要在網(wǎng)站后端提供另一層安全保障,人工智能可以更好地以很大的安全性進行認證。確保安全身份驗證的一種方法是通過物理身份驗證,其中人工智能使用不同的特征來識別一個人。例如,智能手機可以使用指紋掃描儀和面部識別來讓你登錄。這背后的過程需要程序分析關于你的臉和手指的主要數(shù)據(jù)點,以辨別登錄是否真實。除此之外,人工智能還可以研究其他因素,以確定某個特定用戶是否被授權登錄某個技術設備。這項技術會檢查你輸入按鍵的方式、打字速度和拼寫時的錯誤率。

更快的響應時間:人工智能可以處理大量非結構化信息,從而以更高的效率提供見解。更重要的是,機器學習、人工智能可以更快地學習模式,從而加快響應時間,使其更快、更容易地在威脅造成問題之前阻止它們。一些領先的公司(例如IBM)正在網(wǎng)絡安全中使用認知技術和AI,以使它們能夠快速識別威脅并做出相應的響應。

無差錯的網(wǎng)絡安全:與人類不同,人工智能在執(zhí)行重復的任務時不會感到疲倦或無聊。因此,人為錯誤的風險大大降低。但是,人類需要與人工智能合作才能獲得更好的結果。毫無疑問,人類提供了機器缺乏的常識和理性。但是,在非標準情況下,由AI設計的應用程序是更好的決策者。

 

責任編輯:華軒 來源: 安防展覽網(wǎng)
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