根據《市場與市場人工智能網絡安全預測報告》,預計到2026年,人工智能網絡安全市場規模將從2019年的88億美元增長到382億美元,年復合增長率為23.3%。市場增長的主要動力是由于新的攻擊面和攻擊向量往往超過傳統安全防御系統的感知范圍、處理能力和響應速度。

人工智能技術架構分為基礎、技術、應用3層?;A層包含計算能力和數據資源,是整個人工智能的核心;技術層包含算法、模型、知識庫、特征庫等;應用層為人工智能結合網絡安全服務,不局限于某個具體應用場景,重點解決運維服務中人為因素等不足造成的問題。人工智能架構一個大型集團包含很多下級單位,以中心化運維為思路,以公有或私有云加載計算單元,充分實現全域運維。


人工智能在網絡安全防范中可以實現以下功能:


自動檢測:人工智能(機器學習)可以幫助公司快速識別威脅并找到潛在風險之間的聯系,從而消除流程中的人為錯誤。


人工智能可以適應和學習經驗、模式,使機器自學成為可能,這意味著他們可以創建用于模式識別的模型。在開始采取適當的補救措施之前,訓練過的AI可以利用推理來確定各種風險,例如可疑地址、奇怪文件等。

異常檢測:人工智能大大提高了識別網站可疑問題所需的時間。例如,在2016年,Google每周將大約20000個包含惡意軟件的網站列入黑名單,并將50000個針對網絡釣魚欺詐的網站列入黑名單。


同樣,開發人員也在利用人工智能來識別那些在網站上有不良意圖的人。這一過程被稱為異常檢測,有多種用途,其中網絡安全位居榜首。根據人工智能技術,程序可以在短短幾秒鐘內分析大量訪客,并根據他們的威脅級別和行為對其進行分類。


更好的監視、搜索和分析:人工智能使公司和組織在其安全環境中擁有更大的可見性,并使它們能夠提前應對威脅。由AI驅動的狩獵技術可以確定組織是否受到攻擊,以便組織可以做好準備。


安全認證:如果你的網站需要訪客登錄,需要輸入表單,或者需要在網站后端提供另一層安全保障,人工智能可以更好地以最大的安全性進行認證。

確保安全身份驗證的一種方法是通過物理身份驗證,人工智能可以使用不同的特征來識別一個人,為網站提供更可靠的安全保障。例如,智能手機可以使用指紋掃描儀和面部識別來讓你登錄。這背后的過程需要程序分析關于你的臉和手指的主要數據點,以辨別登錄是否真實。除此之外,人工智能還可以研究其他因素,以確定某個特定用戶是否被授權登錄某個技術設備。


更快的響應時間:人工智能可以處理大量非結構化信息,從而以更高的效率提供見解。更重要的是,機器學習、人工智能可以更快地學習,加快響應時間,使其更快、更容易地在威脅造成問題之前阻止它們。一些領先的公司(例如IBM)正在網絡安全中使用認知技術和AI,因為它們能夠快速識別威脅并做出相應的響應。


無差錯的網絡安全:與人類不同,人工智能在執行重復的任務時不會感到疲倦或無聊。因此,人為錯誤的風險大大降低,人類需要與人工智能合作才能獲得更好的結果。在非標準情況下,由AI設計的應用程序是更好的決策者。








2020年06月04日

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