人工智能与网络安全

如今，我们正处在一个新的发展时代，技术涵盖了生活的方方面面，从而激发了各个领域的流程改进和创造力。但随着技术的进步，威胁也在不断演变。在这种关系中，一个重要的演变是人工智能（AI）和网络安全之间的关系。

人工智能在通过提高检测和响应能力来改变网络安全领域的同时，也将为网络空间的对手提供更先进的攻击手段。本文的重点是人工智能和网络安全之间的相互关系，包括它们的应用领域、问题以及这些问题的解决方案。

人工智能在网络安全中的作用

人工智能已经彻底改变，并在某种程度上改变了打击网络犯罪的战争。在这个新的信息时代，网络安全是自适应的，而非缓解性的，这基本上是多年来的趋势。与传统安全实践中遵循一套规则和已知行为模式不同，人工智能使用算法和神经网络来分析数据中的异常行为和其他新的攻击技术。

人工智能在网络安全中的优势

复杂的威胁检测和异常测量： 凭借其超凡的数据处理能力，人工智能系统能够实时分析数据，通过模式识别和异常值检测来发现任何网络安全威胁。机器学习系统更有能力内化最新的攻击，即所谓的零日攻击，这些攻击的特征码尚不存在。

事件的响应和管理： 事件响应发布和管理发布 Danidis Aris 减轻损害仍然是与网络安全相关的最具时效性的挑战之一。通过将人工智能注入系统，可以实现这些程序的去稳定化，以遏制受威胁网络的蔓延，控制恶意软件的清除过程，并修复系统或网络的现有结构。这减少了响应时间和破坏程度，使人类网络安全团队能够专注于应对威胁的更复杂阶段。

用户行为分析： 该分类器使用人工智能技术实现一个模型来检测异常用户行为。例如，假设一名通常只想访问特定数据库的员工突然试图访问受限的机密财务文件。在这种情况下，友好的技术之臂将发出警报，以避免敏感内部信息丢失的情况。

高级威胁监控： 通过使用从社交网络、威胁情报、历史终端用户恶意软件和其他数据集等多个数据点，威胁预测分析成为可能，从而使这些系统能够为网络风险的预期提出可行的建议。这将使机构能够提前加强其安全措施。

网络犯罪分子利用人工智能进行攻击

虽然人工智能对于网络安全的支持者来说是一种有效的武器，但硬币的另一面是，它也使攻击者能够计划和执行更有效、更隐蔽的网络攻击。人工智能的主要优势之一，即其适应和学习的能力，在被威胁行为者掌握时，就成了网络安全专家的头疼问题。

将人工智能纳入网络犯罪的标准技术

以人工智能为中心的网络钓鱼： 常见的网络钓鱼方案倾向于用大量通用电子邮件轰炸潜在受害者，希望获得一些相关信息，所有传统的网络钓鱼诈骗都是如此。在人工智能的帮助下，攻击者可以开发出更先进的网络钓鱼阴谋，更具个性化和结果预测性。通过分析社交媒体活动和电子邮件通信，人工智能可以生成可能被误认为是真实互动的通信。

自我修改的恶意软件： 这种部署在其可访问区域的恶意软件，可以说具有改变其行动路线的能力。通过这样做，它避免了被杀毒软件等传统防护软件捕获，同时采用不同的策略来增加攻击成功的机会。

深度伪造技术： 借助人工智能深度伪造技术，电影制作人可以伪造音频和视频材料，使得某些人物可以在未参与制作的情况下被可视化和听到。这是另一种层次的社会工程学，因为这项技术允许某人在视频通话中冒充组织主管要求资金转移，或通过电子邮件发送敏感数据。

越来越多的网络犯罪分子正在利用更复杂的技术，包括人工智能和机器学习，来实现其邪恶目的。特别是，有关自动搜索网络和软件漏洞的工具被广泛使用。这使他们能够找到目标内的弱点，并有效和高效地利用其中的特定弱点。

反制措施：以毒攻毒

随着人工智能在不良策略中的使用日益普遍，人们开发出相应的先进手段来反制这些威胁。基本上，反对涉及使用人工智能的网络攻击是一条双向道，涉及攻击性和防御性人工智能。

人工智能反制行动

防御性人工智能系统： 这种防御策略用于计算机自动化电路具有年龄诱导记忆的情况。有增强的数字电路，遵循“学习过程”，分析不可预见的参数，并根据一些后续检测过程的结果替换响应。借助自适应学习的优势，防御性人工智能可以预测攻击模式的演变。

可解释人工智能（XAI）： 使用人工智能保护计算机系统免受攻击时的一个局限性是，系统做出的决策被视为一个“黑匣子”，这是一个挑战。可解释人工智能的开发是为了让负责人能够评估并使这些系统具有潜在的可靠性。

联邦学习与安全： 组织将共享用于构建模型的知识，而不是用于训练它们的数据。这使得机构能够提高其对网络空间威胁的防御能力，同时处理国家安全问题，而无需暴露于数据共享相关的风险。

自适应多因素认证： 由于使用人工智能和网络钓鱼的身份盗窃是新兴威胁，多因素认证将不再那么有效，未来的新网络安全解决方案将包含人工智能的进步。现代系统包含并分析用户的不同方面，如行为、使用的设备、地理区域等，以确定是否需要额外的级别。

挑战与道德考量

网络安全中的人工智能将伴随着一些伦理和程序问题。在数据隐私以及人工智能技术渠道的使用方面，必须解决复杂的问题。

伦理考量

数据保护与立法： 为了成功应用人工智能增强的安全性，需要大量的信息。这引发了个人隐私问题，同时也带来了遵守 GDPR 等信息保存法规的挑战。必须确保人工智能系统的设计不与任何隐私问题相抵触，以维持人们的信任并避免产生法律问题。

人工智能模型可能存在偏见： 人工智能模型，就像任何技术一样，可能会被偏见所影响，尤其是在训练数据中引入偏见时。偏见也可能导致错误的威胁感知以及对某些威胁方面的忽视。这要求组织建立内部和外部强大的培训程序和验证检查。

滥用风险： 人工智能被描述为一种双重用途的能力。因此，所有旨在保护网络的工具和能力都可能落入跨国犯罪分子的手中。因此，问题出现在如何控制和管理人工智能产业，以使其发展不被导向协助犯罪行为。

人工智能与网络安全的未来

人工智能的全球性浪潮重新定义了信息技术的许多方面。持续发展的前景成为网络安全每个阶段唯一不变的常量。例如，量子计算是可能带来超出当前网络安全控制能力的高级威胁水平的新技术之一。这将需要新的人工智能应用，专注于加密和解密。

预期的发展

抗量子密码学： 量子计算机引入了一种新的范式，并对现代加密技术构成了更大的风险。将需要研究和开发新的基于人工智能的量子安全密码学方法，以确保数据免受量子计算机的攻击。

集成安全解决方案： 未来很可能会包含集成系统，其中包含一系列保护企业的人工智能模块。这样的系统将有助于自动化。

高级人工智能培训计划： 人工智能将用于增强网络安全人员的培训模拟。这些模拟将训练团队如何应对人工智能攻击和其他复杂类型的威胁，这将有助于缩小人与技术之间的差距。

结论

人工智能与网络安全之间的紧张关系是一场非常重要的冲突，它展示了技术进步既有积极面也有消极面的思想。一方面，人工智能的进步为防御者提供了先进的技术来预测、识别和应对潜在的网络攻击。另一方面，同样的技术也使得网络犯罪分子能够利用强大的手段规避传统安全技术。因此，需要寻求利用人工智能优势以确保安全，同时控制其劣势的最佳方法。这个问题只能通过团队合作模式、拥抱开放性和不断发展来解决。网络安全的未来将围绕组织如何利用人工智能而不滥用它展开。