网络安全中的人工智能:利弊

兔子IP代理
机器学习是计算机识别数据模式并使用这些模式执行任务和解决问题的能力。这样的系统从其算法中学习,并发展出做出尚未编程的预测或决策的能力。由于能够快速处理大量数据,具有集成机器学习能力的网络安全系统可以帮助更准确地预测和预防攻击。

随着黑客的攻击变得越来越复杂,对于某些用户或公司来说,这可能感觉像是一场失败的战斗。但是,人工智能(AI)可能会有所帮助。它使用智能算法来加强您的防御。让我们看看AI和网络安全是什么联系在一起的,以及它们如何保护您免受网络威胁。

什么是人工智能?

人工智能是机器或其他非生物实体所展示的智能,或在人工机制中创造的认知功能。人工智能系统可用于从机器人技术到经济学再到网络安全的广泛领域。

人工智能的子集

以下是与人工智能技术相关的一些基本概念。

机器学习

机器学习是计算机识别数据模式并使用这些模式执行任务和解决问题的能力。这样的系统从其算法中学习,并发展出做出尚未编程的预测或决策的能力。由于能够快速处理大量数据,具有集成机器学习能力的网络安全系统可以帮助更准确地预测和预防攻击。

专家系统

专家系统是模拟人类智能决策过程以解决各种问题的程序。它们旨在通过知识体系进行推理来解决复杂的问题。专家系统通常有两个子系统——推理引擎和知识库。知识库代表事实和规则。推理引擎使用规则来推断新的事实。

2345截图20211028093243.png

人工神经网络

人工神经网络采用允许计算机从观察数据中学习的方式。它模拟了人类大脑的生物过程。神经网络由发送信号的人工神经元组成。神经元还具有随着学习的进行而调整的权重。权重可以增加或减少信号。人工神经网络用于系统识别、量子化学、面部和图像识别、序列识别、数据挖掘和其他情况。

深度学习

深度学习是基于人工神经网络和表征学习的机器学习的一个子集。它使用多个层次从输入数据中逐步提取更高层的特征。因此,深度学习可以识别数据的特定差异和方面(例如,提供相当准确的图像识别)。

人工智能在网络安全中的应用

AI可以通过机器学习识别设备所有者的行为模式。如果它发现异常,它可能会怀疑其他人正在使用该机器并阻止它。

机器学习功能和大型数据库还可以帮助更有效地检测威胁和漏洞。AI可以监控网络流量的模式,并在发现可疑情况时提醒用户或管理员。机器学习还可以帮助积累广泛的数据库以进行更精确的模式识别。

人工智能在质量和数量上都超越了人类的监控能力。它消除了人为错误因素,24/7全天候运行,并且可以在短时间内处理大量数据。这将使专家无需做大量工作,使他们能够专注于其他任务。

人工智能可以消除使用密码的需要以及密码被盗的危险。生物识别系统使用人工智能来识别合法所有者,使用面部识别、指纹或其他类似技术。例如,他们甚至可以记住面部图案中最细微的细节。因此,您的设备甚至可以识别您的面部毛发或头饰。

AI可以帮助维护具有不同访问级别的设备、应用程序和用户的准确和详细记录。

更好的端点安全性。AI有利于保护远程设备的端点。AI活动不基于签名,因此对于发现新的恶意软件类型和防止恶意软件攻击更有用。AI学习如何识别恶意软件或其他可疑进程的行为模式,因此它可以快速适应并不断增强其虚拟肌肉。

人工智能在网络安全中的挑战

人工智能也可以被黑客用于恶意目的,并发起更复杂和更大规模的攻击。人工智能还可以帮助更快、更有效地识别和利用漏洞。

人工智能驱动的生物特征识别也可能是一种威胁。先进的扫描技术可以向第三方提供有关您的外观的非常详细的数据。它们还可用于监视、跟踪和其他侵犯我们隐私的行为。威权国家和政权可能会使用这些技术来监视他们的对手。

目前聘请专家团队实施人工智能解决方案的成本相当高。此外,其中一些技术仍处于试验阶段,因此依赖它们是有风险的。

人工智能实现了比以往更多的数据收集和处理,使第三方实体能够拥有更多关于我们的数据。它可能会引入比它解决的更多的隐私和安全问题。

病毒开发者也可以使用人工智能。这些由人工智能驱动的病毒可能会比其他病毒造成更大的破坏,因为它们可能能够检测到防病毒软件、攻击其代码并绕过它。

人工智能也可以用于社会攻击。诈骗者可以使用它来模仿人类语言或制作虚假图像或视频,以诱骗用户发送机密数据。这些技术也可用于网络欺凌。的游戏资讯。

THEEND

最新评论(评论仅代表用户观点)

更多
暂无评论