2017年對(duì)于網(wǎng)絡(luò)安全來(lái)說(shuō)并不是順利的一年，我們可以看到了大量的網(wǎng)絡(luò)攻擊：包括優(yōu)步，德勤，Equifax以及現(xiàn)在臭名昭著的WannaCry勒索軟件攻擊，并且隨著冬奧會(huì)的黑客攻勢(shì)，2018年也開始爆發(fā)。關(guān)于日益網(wǎng)絡(luò)攻擊的可怕事實(shí)是，大多數(shù)企業(yè)和網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)本身并沒(méi)有準(zhǔn)備好。盡管安全更新和補(bǔ)丁持續(xù)流動(dòng)，攻擊的數(shù)量仍在不斷上升。

除了在商業(yè)層面缺乏準(zhǔn)備之外，網(wǎng)絡(luò)安全人員本身在需求上也非常困難。到2021年，全球估計(jì)有350萬(wàn)個(gè)未填補(bǔ)的網(wǎng)絡(luò)安全職位，目前的員工平均每周工作超過(guò)52小時(shí)，這不是一個(gè)能夠跟上不間斷威脅的理想情況。

鑒于今天的網(wǎng)絡(luò)安全狀況，人工智能系統(tǒng)的實(shí)施可以成為一個(gè)真正的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。新的AI算法使用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）來(lái)適應(yīng)不斷變化的時(shí)間，并且更容易應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。然而，新一代的惡意病毒和網(wǎng)絡(luò)攻擊可能難以用傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全協(xié)議來(lái)檢測(cè)。

人工智能系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)安全方面的另一大好處是，他們將為科技員工騰出大量時(shí)間。 AI系統(tǒng)可以提供幫助的另一種方法是根據(jù)威脅級(jí)別對(duì)攻擊進(jìn)行分類。雖然這里仍然有相當(dāng)多的工作要做，但是當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)原理被整合到您的系統(tǒng)中時(shí)，他們實(shí)際上可以隨著時(shí)間的推移進(jìn)行調(diào)整，從而為網(wǎng)絡(luò)犯罪分子提供動(dòng)態(tài)優(yōu)勢(shì)。

不幸的是，人工智能始終存在限制，人機(jī)交互團(tuán)隊(duì)將是解決日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)的關(guān)鍵。但是，隨著我們的模型在檢測(cè)威脅時(shí)變得有效，一些病毒將尋找混淆模型的方法。這是一個(gè)被稱為敵對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域，或者是對(duì)抗性AI.這些病毒將研究潛在模型是如何工作的，或者混淆模型 - 專家稱中毒模型或者機(jī)器學(xué)習(xí)中毒（MLP）。

一、四項(xiàng)基本安全措施圍繞人工智能的所有宣傳，我們往往忽略了一個(gè)非常重要的事實(shí)。針對(duì)潛在的人工智能網(wǎng)絡(luò)攻擊的最佳防御源于維持基本的安全態(tài)勢(shì)，該安全態(tài)勢(shì)包含持續(xù)監(jiān)控，用戶教育，勤奮補(bǔ)丁管理和基本配置控制以解決漏洞。所有解釋如下：1. 識(shí)別模式AI是關(guān)于模式的。例如，黑客在服務(wù)器和防火墻配置中尋找模式，使用過(guò)時(shí)的操作系統(tǒng)，用戶操作和響應(yīng)策略等等。這些模式為他們提供了有關(guān)他們可以利用的網(wǎng)絡(luò)漏洞的信息。

網(wǎng)絡(luò)管理員也在尋找模式。除了在黑客嘗試入侵的方式中掃描圖案外，他們還試圖識(shí)別潛在的異常情況，例如網(wǎng)絡(luò)流量峰值，網(wǎng)絡(luò)流量不規(guī)律類型，未經(jīng)授權(quán)的用戶登錄等。

通過(guò)收集數(shù)據(jù)并在正常運(yùn)行情況下監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，管理員可以設(shè)置自己的系統(tǒng)，以自動(dòng)檢測(cè)何時(shí)發(fā)生異常情況 - 例如可疑的網(wǎng)絡(luò)登錄或通過(guò)已知不良IP訪問(wèn)。這種基本的安全方法在阻止更多傳統(tǒng)類型的攻擊（如惡意軟件或網(wǎng)絡(luò)釣魚）方面表現(xiàn)非常出色。

2. 內(nèi)部培訓(xùn)一個(gè)組織可以擁有世界上最好的監(jiān)控系統(tǒng)，但是他們所做的工作都可能被單個(gè)員工點(diǎn)擊錯(cuò)誤的電子郵件所破壞。社交工程仍然是企業(yè)面臨的一個(gè)巨大安全挑戰(zhàn)，因?yàn)楣ぷ魅藛T很容易被誘騙點(diǎn)擊可疑附件，電子郵件和鏈接。最近的一項(xiàng)調(diào)查證明，員工被許多人視為安全鏈中最薄弱的環(huán)節(jié)，這些調(diào)查發(fā)現(xiàn)粗心和未經(jīng)訓(xùn)練的內(nèi)部人士是安全威脅的主要來(lái)源。

培訓(xùn)員工哪些不可以做和安全防護(hù)措施一樣重要。專家們認(rèn)為，常規(guī)用戶測(cè)試可以加強(qiáng)培訓(xùn)。機(jī)構(gòu)還必須制定計(jì)劃，要求所有員工在戰(zhàn)斗中了解他們的個(gè)人角色，以提高安全性。不要忘記一個(gè)響應(yīng)和恢復(fù)計(jì)劃，所以每個(gè)人都知道該怎么做，并期望發(fā)生違規(guī)事件。測(cè)試這些計(jì)劃的有效性。不要等待漏洞利用在這個(gè)過(guò)程中找到漏洞。

3. 修補(bǔ)丁黑客知道補(bǔ)丁何時(shí)發(fā)布，除了試圖找到補(bǔ)丁的方式之外，他們會(huì)毫不猶豫地測(cè)試一個(gè)機(jī)構(gòu)是否已經(jīng)實(shí)施了補(bǔ)丁。不使用補(bǔ)丁會(huì)打開潛在攻擊的大門 - 如果黑客使用AI，這些攻擊可能會(huì)更快，并且會(huì)更加攻擊的速度。

4. 檢查控制互聯(lián)網(wǎng)安全中心（CIS）發(fā)布了一套旨在為代理機(jī)構(gòu)提供更好安全實(shí)施清單的控制。盡管總共有20項(xiàng)行動(dòng)，至少實(shí)施前五大設(shè)備清單，軟件跟蹤，安全配置，漏洞評(píng)估和管理權(quán)限控制，可以消除組織漏洞的大約85%.所有這些做法 - 監(jiān)控，用戶培訓(xùn)，補(bǔ)丁管理以及對(duì)CIS控制的遵守 - 都可以幫助代理商加強(qiáng)自身防范，即使是最復(fù)雜的AI攻擊。

二、在網(wǎng)絡(luò)安全中使用人工智能所面臨的挑戰(zhàn)1. AI支持的攻擊AI /機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）軟件可以從pastevent的結(jié)果中“學(xué)習(xí)”，幫助預(yù)測(cè)和識(shí)別網(wǎng)絡(luò)安全威脅。 根據(jù)Webroot的報(bào)告，大約87%的美國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人士使用AI. 然而，AI可能被證明是一把雙刃劍，因?yàn)?1%的安全專家擔(dān)心黑客會(huì)利用AI來(lái)發(fā)起更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊。