我們可以使用人工智能，以比人類更快的速度自動執(zhí)行復雜的重復性任務。

人工智能技術可以對復雜、重復的輸入進行邏輯排序。這就是人工智能被用于人臉識別和自動駕駛汽車的原因。但這種能力也為人工智能網絡安全鋪平了道路。這對于評估復雜組織中的威脅特別有用。當業(yè)務結構不斷變化時，管理員通常無法識別弱點。

此外，企業(yè)的網絡結構也變得越來越復雜。這意味著網絡犯罪分子可以利用更多的漏洞來對付我們。我們可以在高度自動化的制造3.0企業(yè)或石油和天然氣行業(yè)等綜合公司中看到這一點。為此，各種安全公司開發(fā)了人工智能網絡安全工具來幫助保護企業(yè)。

本文將深入探討什么是人工智能，以及其是如何應用于網絡安全，還將了解這項有前途的技術的優(yōu)點和缺點。下面，先來看看什么是人工智能!

什么是人工智能?

人工智能是一種利用統計加權矩陣的合理化方法。這個矩陣也被稱為神經網絡?？梢韵劝堰@個網絡想象成一個決策矩陣，其中的節(jié)點對每個過濾過程都有加權偏差。神經網絡將接收一個預編譯數據數據庫。這些數據還將包含人工智能解決的潛在問題的答案。這樣，人工智能就會產生偏見。

例如，一個包含不同圖像的數據庫。假設其具有人臉圖像和其他西瓜圖像。此外，每個圖像都有一個標簽來檢查每個項目。當人工智能“學習”其的猜測是否正確時，系統會增加節(jié)點權重。這個過程一直持續(xù)到系統達到預定義的錯誤率。這通常被稱為深度學習，指的是創(chuàng)建深度的決策層。

接下來，看看用于處理數據的步驟。

人工智能數據處理的關鍵步驟

可以將整個數據工作流濃縮為以下流程:

1.輸入傳感器接收數據。

2.數據通過CPU，并被重定向到人工智能進程。

3.數據進入人工智能解決方案的統計加權矩陣。每個節(jié)點都處理這些信息，然后使用每個各自的過濾器做出決定。

4.數據到達統計加權矩陣的最后一個節(jié)點。這決定了最終的決定。

然而，這個過程與深度學習略有不同。第1步將包括來自預編譯數據庫的數據，并用正確的響應標記。此外，深度學習將重復步驟1到4，以達到預定義的容錯值。

下面，通過一個如何處理AI數據的示例來看看這一點。

AI數據過濾示例

假設一張圖片到達了一個AI節(jié)點。該節(jié)點會將數據過濾為可用的格式，如255灰度。然后，將運行一個腳本來識別特性。如果這些特性與篩選器中的其他特性相匹配，則節(jié)點可以做出決定。例如，其會表明找到的是一張臉還是一個西瓜。

然后，數據轉到下一個節(jié)點。這個特定節(jié)點可以有一個濾色器來確認第一個決策。這個過程一直持續(xù)到數據到達最后一個節(jié)點。屆時，人工智能將做出最終決定，確保找到的是一張臉還是一個西瓜。

重要的是，人工智能系統總是會有一定程度的誤差。沒有什么是絕對正確的，永遠不會。但有時，錯誤百分比是可以接受的。

了解人工智能的工作原理后，下面來看看人工智能的網絡安全解決方案吧。

網絡安全領域的人工智能

人工智能網絡安全解決了在復雜環(huán)境中自動評估威脅的需求。具體來說，這里有兩個人工智能網絡安全中的AI用例：

1.檢測異常。人工智能通常會檢測網絡日常運行中的異常情況。這有助于了解用戶訪問網絡的時間和地點。網關設備還具有用于分析的AI集成。如果出現異常行為，一些解決方案會鎖定用戶。其他解決方案僅發(fā)送警報。

2.分類數據。人工智能實際上是一種分類實用程序。這加快了惡意軟件或不良行為的篩選過程。這在擁有大量數據的組織中很有用。

這就是人工智能在網絡安全方面的兩大主要用途，接下來看看其的優(yōu)點和缺點!

人工智能的優(yōu)點和缺點

如前所述，人工智能有很多好處。其能運行重復性的任務來識別異?；驅祿M行分類。也就是說，一些大的缺點可能會抵消其的好處。那來看看缺點。

AI準確性vs資源需求

第一個缺點是人工智能網絡安全解決方案的準確性。這種準確性還取決于許多因素。這包括神經網絡的大小和為過濾而定義的決策。其還取決于達到預定義的錯誤率所需的迭代次數。

假設有一個三層的決策樹。每一層對于每個決策路徑都有多個節(jié)點。即使這是一個相當簡單的矩陣，也需要大量的計算。系統的有限資源會損害解決方案的智能。

人工智能網絡安全解決方案提供商可能會阻礙其解決方案的智能/準確性，以滿足目標人群。但有時候，問題不在于智商。相反，其具有低延遲和安全漏洞。在尋找人工智能網絡安全解決方案時，需考慮其在網絡中的安全性。

靜態(tài)和持續(xù)訓練

人工智能統計加權矩陣一旦訓練完畢，通常不會在服務中再訓練。能發(fā)現這是由于硬件中缺乏可用的處理資源造成的。有時候，系統學到的東西會使情況變得更糟，從而降低效率。相反，人類是迭代學習的。這意味著會造成很多事故。因此，解決方案提供商必須確保軟件在使用過程中滿足規(guī)范要求。

網絡安全通常需要更新以應對新的攻擊。為此，需要大量的力量來訓練AI。此外，人工智能網絡安全供應商將需要定期更新，以應對網絡威脅。

也就是說，人工智能網絡安全解決方案的人工智能組件是用于對數據進行分類和評估基線數據中的異常情況。因此，其不會導致惡意軟件列表更新出現問題。這意味著仍然可以使用人工智能網絡安全。

看完了人工智能網絡安全的優(yōu)點和缺點，也來看看這項技術的一些用途吧!

在哪里可以找到AI網絡安全

如前所述，高度自動化的企業(yè)網絡安全最薄弱。一般來說，自動化環(huán)境會重疊信息技術(IT)、運營技術(OT)和物聯網(IoT)。這是為了提高生產力，降低產品的單位成本，并在競爭中削弱競爭力。

但這也會產生漏洞。為此，人工智能網絡安全對于發(fā)現這些公司的潛在漏洞很有幫助。解決方案要么通知管理員，要么自動應用補丁。

然而，這可能還不夠。網絡犯罪分子目前正在攻擊大型、高度整合的公司。為此，他們利用了沒有安全性的OT。這個OT是為有線網絡發(fā)送命令到硬件，如工廠設備。這意味著其從未構成安全漏洞。但如今，攻擊者使用OT來訪問網絡的其余部分，或使工廠設備離線。

制造和自動化工廠的OT風險管理

由于上述原因，OT風險管理工具變得越來越流行。這些系統有效地獲取生產環(huán)境的實時克隆，然后進行無數次的模擬來尋找漏洞。

系統的AI部分通常會發(fā)現漏洞。在這種情況下，管理員會提供解決方案。OT風險管理軟件會隨著制造工廠安排的變化而持續(xù)運行，以滿足訂單、項目或供應需求。

在這種情況下，人工智能系統使用防病毒列表中的已知惡意軟件，試圖找到進入系統的入口路徑。這項任務需要復雜系統的自動重復功能，這非常適合人工智能。

那么，什么時候應該實施人工智能網絡安全?

何時應該使用人工智能網絡安全

如上所述，使用制造業(yè)和工廠設備的企業(yè)應該使用人工智能網絡安全。在大多數情況下，還需要尋找一個OT風險管理解決方案，以減少與OT相關的風險。

若企業(yè)使用IoT和IT，那么也可以使用人工智能網絡安全。這樣，便可降低網絡被攻擊的風險。物聯網設備通常會以低于競爭對手的價格出售，因此還可以省去增加足夠安全措施的成本。

最后，即使企業(yè)只使用IT，也能使用AI。人工智能可以幫助評估不規(guī)則流量，從而保護網關。此外，還可以利用AI的數據分析。這樣，就可以知道是否有人在惡意使用硬件。

綜上，便是關于人工智能網絡安全的所有內容，簡單總結一下!

總結

我們可能會在任何需要自動化重復任務的地方使用人工智能。人工智能還有助于對復雜任務做出決策。這就是為什么許多網絡安全解決方案提供商使用人工智能的原因。事實上，這些提供商的工具有助于應對高度復雜且安全性極差的系統的挑戰(zhàn)。

我們總是可以從人工智能網絡安全中受益，無論業(yè)務技術的集成程度如何。AI功能也非常適合使用智能操作對數據進行分類。這樣，就可以加快搜索惡意軟件的速度。人工智能網絡安全也有利于發(fā)現網絡的異常使用。