我們可以使用人工智慧，以比人類更快的速度自動執行複雜的重複性任務。
人工智慧技術可以對複雜、重複的輸入進行邏輯排序。這就是為什麼人工智慧被用於人臉辨識和自動駕駛汽車的原因。但這種能力也為人工智慧網路安全鋪平了道路。這對於評估複雜組織中的威脅特別有用。當業務結構不斷變化時，管理員通常無法辨識弱點。
此外，企業的網路結構也變得越來越複雜。這意味著網路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製造3.0企業或石油和天然氣行業等綜合公司中看到這一點。為此，各種安全公司開發了人工智慧網路安全工具來幫助保護企業。
本文將深入探討什麼是人工智慧，以及其是如何應用於網路安全，也將了解這項有前途的技術的優點和缺點。下面，先來看看什麼是人工智慧!
人工智慧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路。可以先把這個網路想像成一個決策矩陣，其中的節點對每個過濾過程都有加權偏差。神經網路將接收一個預編譯資料資料庫。這些數據還將包含人工智慧解決的潛在問題的答案。這樣，人工智慧就會產生偏見。
例如，一個包含不同圖像的資料庫。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籤來檢查每個項目。當人工智慧「學習」其的猜測是否正確時，系統會增加節點權重。這個過程一直持續到系統達到預先定義的錯誤率。這通常被稱為深度學習，指的是創建深度的決策層。
接下來，看看用於處理資料的步驟。
可以將整個資料工作流程濃縮為以下流程:
1.輸入感測器接收資料。
2.資料通過CPU，並被重定向到人工智慧進程。
3.資料進入人工智慧解決方案的統計加權矩陣。每個節點都處理這些訊息，然後使用每個各自的過濾器做出決定。
4.資料到達統計加權矩陣的最後一個節點。這決定了最終的決定。
然而，這個過程與深度學習略有不同。步驟1將包括來自預編譯資料庫的數據，並以正確的回應標記。此外，深度學習將重複步驟1到4，以達到預先定義的容錯值。
下面，透過一個如何處理AI資料的範例來看看這一點。
假設一張圖片到達了一個AI節點。該節點會將資料過濾為可用的格式，如255灰階。然後，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，則節點可以做出決定。例如，其會顯示找到的是一張臉還是一個西瓜。
然後，資料轉到下一個節點。這個特定節點可以有一個濾色器來確認第一個決策。這個過程一直持續到資料到達最後一個節點。屆時，人工智慧將做出最終決定，確保找到的是一張臉還是一個西瓜。
重要的是，人工智慧系統總是會有一定程度的誤差。沒有什麼是絕對正確的，永遠不會。但有時，錯誤百分比是可以接受的。
了解人工智慧的工作原理後，以下來看看人工智慧的網路安全解決方案。
人工智慧網路安全解決了在複雜環境中自動評估威脅的需求。具體來說，這裡有兩個人工智慧網路安全中的AI用例：
1.檢測異常。人工智慧通常會偵測網路日常運作中的異常情況。這有助於了解使用者存取網路的時間和地點。網關設備還具有用於分析的AI整合。如果出現異常行為，有些解決方案會鎖定使用者。其他解決方案僅發送警報。
2.分類資料。人工智慧其實是一種分類實用程式。這加快了惡意軟體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。
這就是人工智慧在網路安全方面的兩大主要用途，接下來看看其的優點和缺點!
如前所述，人工智慧有許多好處。其能運行重複性的任務來識別異常或對資料進行分類。也就是說，一些大的缺點可能會抵消其的好處。那就來看看缺點吧。
第一個缺點是人工智慧網路安全解決方案的準確性。這種準確性也取決於許多因素。這包括神經網路的大小和為過濾而定義的決策。其也取決於達到預先定義的錯誤率所需的迭代次數。
假設有一個三層的決策樹。每一層對於每個決策路徑都有多個節點。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慧。
人工智慧網路安全解決方案提供者可能會阻礙其解決方案的智慧/準確性，以滿足目標族群。但有時候，問題不在於智商。相反，其具有低延遲和安全漏洞。在尋找人工智慧網路安全解決方案時，需考慮其在網路中的安全性。
人工智慧統計加權矩陣一旦訓練完畢，通常不會在服務中再訓練。能發現這是由於硬體中缺乏可用的處理資源所造成的。有時候，系統學到的東西會讓情況變得更糟，進而降低效率。相反，人類是迭代學習的。這意味著會造成很多事故。因此，解決方案提供者必須確保軟體在使用過程中符合規格要求。
網路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，人工智慧網路安全供應商將需要定期更新，以應對網路威脅。
也就是說，人工智慧網路安全解決方案的人工智慧元件是用於對資料進行分類和評估基準資料中的異常情況。因此，其不會導致惡意軟體清單更新出現問題。這意味著仍然可以使用人工智慧網路安全。
看完了人工智慧網路安全的優點和缺點，也來看看這項技術的一些用途吧!
如前所述，高度自動化的企業網路安全最薄弱。一般來說，自動化環境會重疊資訊科技(IT)、營運技術(OT)和物聯網(IoT)。這是為了提高生產力，降低產品的單位成本，並在競爭中削弱競爭力。
但這也會產生漏洞。為此，人工智慧網路安全對於發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，要么自動套用補丁。
然而，這可能還不夠。網路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是為有線網路發送命令到硬件，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來存取網路的其餘部分，或使工廠設備離線。
由於上述原因，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境的即時克隆，然後進行無數次的模擬來尋找漏洞。
系統的AI部分通常會發現漏洞。在這種情況下，管理員會提供解決方案。 OT風險管理軟體會隨著製造工廠安排的變化而持續運行，以滿足訂單、項目或供應需求。
在這種情況下，人工智慧系統使用防毒清單中的已知惡意軟體，試圖找到進入系統的入口路徑。這項任務需要複雜系統的自動重複功能，這非常適合人工智慧。
那麼，什麼時候應該實施人工智慧網路安全?
如上所述，使用製造業和工廠設備的企業應該使用人工智慧網路安全。在大多數情況下，還需要尋找OT風險管理解決方案，以減少與OT相關的風險。
若企業使用IoT和IT，那麼也可以使用人工智慧網路安全。這樣，便可降低網路被攻擊的風險。物聯網設備通常會以低於競爭對手的價格出售，因此還可以省去增加足夠的安全措施。
最後，即使企業只使用IT，也能使用AI。人工智慧可以幫助評估不規則流量，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體。
綜上，便是關於人工智慧網路安全的所有內容，簡單總結一下!
我們可能會在任何需要自動化重複任務的地方使用人工智能。人工智慧也有助於對複雜任務做出決策。這就是為什麼許多網路安全解決方案提供者使用人工智慧的原因。事實上，這些提供者的工具有助於應對高度複雜且安全性極差的系統的挑戰。
我們總是可以從人工智慧網路安全中受益，無論業務技術的整合程度如何。 AI功能也非常適合使用智慧操作對資料進行分類。這樣，就可以加快搜尋惡意軟體的速度。人工智慧網路安全也有利於發現網路的異常使用。
以上是網路安全中的人工智慧：優點和缺點的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
