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AI网络的安全性

发布时间:2021-07-12 阅读数: 72

现在产生的数据比以前多了。随着数据分析工具的发展,各行各业的组织越来越重视大数据的收集和存储。

大数据和越来越多的云存储解决方案使得网络罪犯更容易设计新的攻击。

随着我们在技术上的突破,黑客也配备了更好的工具。

因此,数据隐私和网络安全受到威胁。科技巨头已经开始探索人工智能是否能提供更好的网络安全。

几家公司甚至开始尽快采用基于人工智能的解决方案来提高安全性。

AI为何具有网络安全潜力?

AI包括一以分析数据并从中学习的模型。

AI模型可以识别数据中的趋势和模式。因此,它可以成为发现威胁和攻击的有效工具。

AI如何提高网络安全性?

以下是AI承诺更好网络安全的一些方法。

一是管理漏洞。

大多数公司采取被动策略,即只有在发现漏洞后才采取措施。

人工智能可采取主动措施,使模型能够发现异常,并提前提醒有关部门。

2.更好的身份验证。

依靠传统的用户名和密码登录账户已经多次证明容易受到攻击。

大部分人都没有努力创建一个强大的密码。

即便如此,密码也可以存储在未加密的文件中以便记住。

基于人工智能的登录解决方案使用多种因素来学习每个用户的登录模式。

对每一位用户来说,系统都会根据各种因素(如IP地址、登录时间、位置等)来计算风险分析得分。所以这些登录系统能更好地阻止攻击。

有了庞大的数据集,人们可以训练和建立模型来识别网络钓鱼攻击。

AI可以用来检测网络钓鱼的常见来源,并及时报警。

三、主动检测威胁。

网络安全威胁可能对任何组织造成很大损害。为了不损害网络安全,人工智能有助于迅速检测和管理威胁。

监控算法已经用来构建ML模型,可以对特定情况是否构成威胁进行分类。

但已经观察到,仅靠AI往往会导致很多误报。

因此,网络安全专家建议结合传统方法和基于人工智能的解决方案。

AI在网络安全中的局限性。

技术可以是双刃剑。

一方面,大型组织投资R&D,最大限度地利用人工智能的好处。

另一方面,恶意的人也可以使用人工智能。如果使用监管算法的系统被黑客入侵,黑客可以更改分类和组标签,以便于使用。

那么,实现AI的整体目标就无效了。

的确,人工智能提供了多种解决方案来提高网络安全性,但它也有自己的局限性。

这是对网络安全实施人工智能的一些局限性。

一、费用。

基于人工智能的解决方案需要一个计算能力强、使用数据的系统。

中小企业无法投资使用人工智能的解决方案。

二、是数据收集。

数据构成了基于人工智能解决方案的核心。数据量越多,使用这个数据的模型的精度就越高。

这些数据必须有足够数量的项目,包括恶意攻击。

而目前,又有多少公司可以实施无偏数据采集技术?

三、黑客观点。

黑客有权利使用AI正确工具知识的黑客可以在发动攻击前建立抗AI模型。这样的话,受害者就不知所措了。

为网络安全公司使用AI。

谷歌实施了机器学习,为谷歌用户标记垃圾邮件。

IBM认知学习平台Watson已经投资于使用机器学习自动执行安全操作的研究。



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