針對技術的威脅也隨著技術呈指數級增長。網路犯罪是一門大生意;駭客正在使用越來越先進的方法闖入系統並竊取資料。人工智慧可能是擊敗這些邪惡力量的答案。人工智慧可以幫助識別即時出現的新威脅，甚至可以透過採用機器學習演算法和預測分析來預測未來的攻擊。
網路安全應該是組織保護數位資產和消費者資料的首要任務。對於安全團隊而言，人工智慧可以成為網路可見性、異常檢測和威脅自動化的有力工具。
隨著網路威脅的快速發展和複雜化，人工智慧 ( AI ) 已成為識別和阻止網路威脅的關鍵。人工智慧系統可以比人類更快地分析大量數據，以找到表明網路攻擊的新模式。
基於人工智慧的網路安全系統持續監控網路和使用者活動，以建立典型行為的基線。然後，他們可以尋找可能指向攻擊的異常情況。例如，如果使用者突然下載異常大量的資料或從陌生位置簽到，人工智慧系統可以偵測到潛在的危險行為。
人工智慧可以透過發現龐大資料集之間的連結來識別以前從未使用過的新型攻擊策略。當詐欺者試圖快速利用新漏洞時，此技能至關重要。人工智慧也有助於偵測零時差攻擊，這是尚未修復的全新漏洞。
AI 支援預測分析，除了偵測之外，還可以估計特定類型攻擊的可能性。當資源被優先排序時，網路安全團隊可以加強對最緊迫威脅的防禦。人工智慧還可以自動防禦典型攻擊，讓安全團隊騰出時間專注於最高階的威脅。
總體而言，人工智慧有望透過利用數據和演算法檢測新威脅並支援資訊安全來徹底改變網路安全。當與人類判斷和監督相結合時，人工智慧會帶來新的風險，例如旨在欺騙人工智慧系統的對抗性攻擊，但它對於避免當今的網路威脅更為必要。如果沒有人工智慧，當代攻擊的速度和範圍可能會使網路武器競賽取得進展。
隨著網路威脅的發展，人工智慧和機器學習是網路安全的基本技術。機器學習演算法可以透過識別趨勢和異常來檢測惡意軟體和網路釣魚企圖。
包含好程式碼和壞程式碼的大型資料集用於訓練機器學習演算法。在了解每種類型的特徵後，演算法可以分析新文件或電子郵件，以確定它們是否可能是危險的。
為了辨識病毒、蠕蟲和間諜軟體等惡意軟體，機器學習模型會檢查檔案結構、元資料和程式碼指令等屬性。傳統的基於簽名的技術在檢測已建立的惡意軟體家族的變體方面遠不如演算法有效。
機器學習分析電子郵件和網頁以識別網路釣魚行為。在確定一段內容是否真實或是否試圖竊取資料或安裝惡意軟體時，演算法會考慮包括文字、格式、寄件者資訊、連結和圖像在內的元素。隨著網路釣魚電子郵件變得更加複雜和有針對性，機器學習必不可少。
機器學習大大增強了惡意軟體和網路釣魚偵測，儘管仍存在一些缺點。隨著時間的推移，演算法會接觸到更多數據，從而變得更聰明。人工智慧在網路安全中的使用必須不斷發展以跟上新的危險，因為網路犯罪分子也利用機器學習來產生越來越複雜的威脅。一般來說，機器學習是一種有效的技術，當與人類專業知識結合使用時，有助於開發針對網路攻擊的重要防禦措施。
人工智慧和機器學習正在幫助安全團隊跟上漏洞的數量。 AI 系統可以分析大量資料以識別漏洞、確定風險優先順序並確定最佳修補策略。
來自漏洞資料庫、供應商建議和開源平台的大量資料由 AI 使用複雜的資料分析技術(包括自然語言處理)進行梳理。為了更快、更準確地識別潛在風險，人工智慧可以發現人類可能忽略的模式和連結。由於 AI 減少了他們必須調查的誤報數量，安全團隊可以騰出時間專注於最重要的風險。
每個漏洞帶來的危險程度各不相同。人工智慧 (AI) 根據通用漏洞評分系統(CVSS) 分數、可利用性、主動針對漏洞的惡意軟體活動以及問題影響的資產等因素評估漏洞。然後 AI 對漏洞進行排名，以便安全團隊可以首先關注最大的威脅。優先排序保證安全團隊有效地使用他們的時間和資源。
修補漏洞需要取得平衡。為防止中斷，必須及時套用補丁，同時進行全面評估。 AI 可以分析大量數據，以根據風險等級、依賴性和營運影響確定最佳修補計劃。人工智慧可能會找到減少業務中斷的策略，同時加快高優先修補時間。 AI 以數據驅動的方式進行修補，從而提高安全性和生產力。
人工智慧和機器學習增強了身分和存取管理(IAM) 系統。 IAM 解決方案驗證使用者的身分並控制他們對系統、應用程式和資料的存取。 AI 以多種方式幫助改進IAM：
人工智慧系統可以分析大量數據，以識別用戶的典型行為模式，並發現可能是帳戶被盜或內部威脅跡象的異常情況。 AI 可以透過追蹤登入位置、存取請求和資源消耗等指標來識別異常活動以供進一步查詢。
AI 分析使用者設定檔、登入位置和存取行為以評估風險並選擇最佳身份驗證技術。交易或存取請求的風險決定了需要多少身份驗證，而 AI 使這成為可能。一個簡單的密碼可能足以進行低風險存取。高風險存取可能需要多因素身份驗證，例如生物識別。
AI 可以幫助簡化向新用戶授予存取權限以及將其從離開公司或換工作的人員中刪除的程式。人工智慧系統可以透過檢查工作職責、存取要求和終止清單來自動配置和取消配置對系統和資料的存取。這減輕了管理負擔，並保證及時合法地授予和取消存取權限。
IAM 系統可以利用機器學習來持續監控使用者存取和權限，以發現未經授權的存取、非活動帳戶和角色分離不當的實例。 AI 工具可以檢查權利和角色數據，以識別和解決問題，例如存取權限過多或角色矛盾的人。組織可以透過持續監控來確保合規性和最小特權。
IAM 系統將繼續透過人工智慧和機器學習進行改進，以增加威脅偵測、加速程式並實現基於風險的自適應存取控制。透過利用人工智慧，組織可以降低風險、提高合規性並改善存取治理。總體而言，人工智慧將在協助 IAM 系統針對新的網路威脅提供全面保護方面發揮關鍵作用。
在許多重要領域，人工智慧和機器學習正在改善網路監控和威脅偵測。 AI Systems Can analyses
Massive Amounts of Data 可以分析大量資料以發現指向潛在風險的模式和異常。人工智慧 (AI) 可以透過將機器學習演算法應用於網路資料、日誌和事件來檢測 DDoS 攻擊、惡意軟體感染、未經授權的存取和其他問題的跡象。人工智慧發現了人類難以獨立發現的連結和見解。 人工智慧偵測新出現的威脅 儘管網路犯罪分子總是在開發新的攻擊策略，但人工智慧系統可以即時識別這些新的危險。人工智慧系統不斷更新其知識庫，以跟上新的攻擊方法。 AI 分析網路活動和流量，將其與既定模式進行比較，並偵測任何可能指向新發現的零日漏洞或其他新威脅的異常情況。 人工智慧執行預測分析 AI 的能力遠不止於追蹤網路活動。它還可以進行預測分析以識別未來的潛在危險。為了主動保護網路和數據，AI 系統可以透過發現威脅行為者的策略、方法和程序 (TTP) 中的趨勢來預見威脅行為者接下來可能發起的新攻擊。多虧了預測性人工智慧，安全團隊甚至可以在危險出現之前就走在前面。 人工智慧增強人類安全分析師 當人工智慧和人類知識結合時，才能實現最有效的網路防禦。即使人工智慧改進了網路監控和威脅識別，人類分析師仍然至關重要。透過處理資料關聯和分析等耗時、重複的活動，人工智慧系統可以讓人類分析師騰出時間專注於高階思維，從而為他們提供支援。此外，AI 還向分析師提供警報和建議，以進行更多研究和採取行動。 ###由於網路威脅的數量和複雜性不斷增加，人工智慧 (AI) 和機器學習正在成為監控網路、發現攻擊以及保護系統和資料不可或缺的技術。為了實現全面和主動的網路防禦，AI 提高了威脅可見性，識別新的攻擊技術，預測即將發生的危險，並簡化了人類分析師的工作。透過利用 AI 的力量，組織可以獲得顯著優勢，以對抗希望滲透其網路和資料的威脅行為者。
得益於人工智慧，SIEM 系統可以即時發現危險和異常，人工智慧分析大量資料以發現可疑活動。人工智慧演算法可以為典型的網路活動和使用者行為建立基線，以識別可能表示網路威脅的偏差。由於即時威脅偵測，安全人員可以迅速做出反應以遏制和減輕攻擊。
SIEM 系統會產生許多警報，但並非所有警報都需要立即處理。為了優先考慮安全分析師分析的最高優先級威脅，AI 可以幫助根據嚴重性和風險自動對警告進行分類。人工智慧根據真正危險的可能性、發現的可疑活動以及受影響系統的嚴重程度來評估警報。對於分析師來說，這可以減輕警報疲勞，使他們可以專注於最重要的風險。
如果發現威脅，AI 會加快調查過程。這些系統可以結合來自多個來源的資訊來拼湊攻擊的完整範圍，識別受影響的系統，並識別初始攻擊向量。人工智慧還可以推薦區域以尋找更多妥協並識別相關問題。由於這種快速的威脅搜尋，安全團隊可以快速了解攻擊的全部影響，然後他們可以採取果斷行動來消除環境中的危險。
透過持續調整，支援 AI 的 SIEM 隨著時間的推移變得更加聰明。人工智慧系統會在安全分析師檢查警報並對其做出反應時監控他們的評論和活動。系統使用這些資訊來增強對威脅的理解，提高警告的準確性和優先級，並增強偵測演算法。 AI 還使用分析師評論來選擇資料來源，以提供有關各種危險的最有見地的資訊。由於這個調整過程，隨著時間的推移，SIEM 變得更加善於識別威脅和採取行動。
借助人工智慧增強型 SIEM 系統，組織可以跟上不斷增長的資料量和複雜的網路威脅。 AI 改進了威脅偵測，加快了回應時間，減輕了警報疲勞，並提高了安全操作的整體效能和效率。因此，組織可以透過採用 AI 來改善其安全狀況並領先於新威脅。
人工智慧系統可以分析使用者行為和帳戶活動以偵測被盜用的帳戶。透過密切監控您通常如何存取帳戶和線上服務並與之交互，AI 可以發現可能表明您的帳戶已被駭客入侵或被未經授權的使用者存取的異常情況。
當登入出現異常時，AI 會檢查您經常登入的裝置、地點和時間等因素。例如，如果登入來自未知裝置或意外位置，AI 可以將其偵測為潛在可疑，並要求進一步驗證以確認您的登入身分。人工智慧還可以判斷登入是否來自與詐欺或駭客行為相關的位置或裝置。
您存取的功能或資料、您登入的時間和頻率以及其他因素。登入後，AI 會追蹤有關您的典型帳戶和線上服務使用情況的資訊。如果 AI 發現您的使用和行為模式發生重大變化，它可能會表明未經授權的人存取了您的帳戶。例如，如果您的帳戶在閒置數月後突然出現大量活動，或者您可以存取對您的帳戶來說不尋常的敏感資訊。
您與技術互動的認知「指紋」是行為因素。有些系統使用生物辨識技術，例如滑鼠移動或按鍵動態，來建立您的打字和點擊習慣的檔案。如果系統發現其他人在確認您的身分之前鍵入或按一下您的帳戶，則它可能會鎖定存取權限。例如，你閱讀和回應螢幕上的項目的速度，可以被 AI 用來決定使用該帳戶的個人是否表現出不同的行為特徵。
人工智慧 (AI) 和網路安全系統協作分析使用者帳戶，並透過密切監控登入、使用、生物識別和行為來尋找受損存取。人工智慧可以幫助識別和快速管理網路威脅，包括帳戶接管和身分盜用。人工智慧透過自動識別人類安全團隊和個人用戶可能忽略的危險信號來增加額外的安全層。
基於 AI 的密碼安全檢查分析用戶密碼，以確定它們是否很弱或是否已在資料外洩中洩露。透過利用機器學習和自然語言處理，人工智慧系統可以檢查密碼是否在先前的違規行為中暴露過，是否包含易於猜測的常見模式，或者是否與使用者的個人資訊有相似之處。
如果密碼包含易於猜測的可識別模式，例如“123456”、“密碼”或“qwerty”，人工智慧系統可以識別它們。此外，他們還可以確定密碼是否與使用者的姓名、電子郵件地址、生日或其他私人資訊相似。該技術採用機器學習方法，在對數百萬個真實世界的密碼進行訓練後，識別這些類型的弱密碼或頻繁密碼。
包含數十億個密碼的資料庫在過去的資料外洩和洩漏中遭到破壞，可供 AI 驅動的密碼掃描器使用。如果用戶的密碼出現在任何這些被駭列表中，他們可以立即檢查它是否存在。為了幫助防止帳戶接管，系統將在密碼匹配時將其識別為已洩露，要求用戶選擇新的、不同的密碼。
系統可能會為使用者提供各種密碼建議。基於 AI 的密碼檢查器除了突出顯示受損或弱密碼外，還可以為使用者建議新的強密碼。它們提供至少 8-16 個字元長的隨機密碼，包括各種字母、數字和符號，並且沒有任何眾所周知的模式。這些人工智慧產生的密碼可協助使用者為其帳戶建立不同的密碼，這對小偷來說是難以破解的。
在人工智慧和機器學習的幫助下，密碼安全性可能會顯著提高。組織越來越多地將一種稱為 AI 的新興網路安全技術整合到密碼策略和身份驗證例程中。人工智慧系統可以透過利用大量資料集和演算法來偵測弱密碼、流行密碼或洩漏密碼，從而幫助用戶選擇為其帳戶和個人資訊提供更高安全性的密碼。
借助人工智慧和機器學習技術，可以解決網路安全中的一些最大問題。人工智慧 (AI) 系統可以發現漏洞，識別出現的威脅，並透過利用大量資料和電腦能力來幫助組織增強安全態勢。
在龐大的資料集中，人工智慧非常擅長發現異常和新模式。透過分析大量網路流量數據，人工智慧系統可以檢測新病毒、網路釣魚企圖以及基於簽名的解決方案可能遺漏的其他危險。人工智慧還可以比較來自許多系統的數據以檢測多階段攻擊。
自然語言處理等人工智慧工具可以搜尋程式碼儲存庫、網站和其他資料來源，以識別駭客可能利用的安全漏洞。使用 AI 可以發現許多軟體故障、不正確的設定和其他漏洞。此外，它可以根據風險對漏洞進行排序，協助安全團隊集中補救工作。
人工智慧和機器學習透過以下功能幫助加強組織的安全防禦：
網路安全的未來將嚴重依賴人工智慧，但人類的專業知識仍然至關重要。人工智慧系統需要大量資料才能正常運行，而這種偏見可能會反映在這些系統中，甚至被這些系統放大。負責網路安全的團隊必須密切監控人工智慧系統，確認他們的發現，並做出正確的判斷。當與人類經驗結合時，人工智慧可能成為抵禦新網路威脅的強大武器。在網路安全領域，人工智慧不能完全取代人的判斷和決策。
隨著人工智慧等新技術改變我們的數位世界，網路風險正在迅速增加。然而，人工智慧也可用於發現和減少這些新的危害。使用 AI 進行網路防禦的組織可以更快地識別威脅，了解駭客的方法和目標，甚至可以預測即將到來的攻擊。網路安全專家有機會智取有害行為者並在人工智慧的幫助下建立更強大的防禦。雖然未來仍然未知，但人工智慧與人類專家之間的合作對於保護我們全球互聯的社會至關重要。透過投資和使用 AI 網路安全解決方案，組織和個人會因為知道他們的資料和系統是安全的而感到更加安全。
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