目前，我們正處於一個重大變革的關鍵時刻。人工智慧(AI)和機器學習(ML)正徹底改變著人們的工作方式、溝通方式和業務完成方式。這些創新將有助於組織變得更靈敏，更好地為客戶提供服務，並且能幫助他們應對前所未有的威脅。
人工智慧在我們的產業中不斷擴散——根據Statista的數據，到2027年，全球網路安全市場的人工智慧預計將達到近470億美元。當我們看到新的創新出現時，對這項技術的興趣只會繼續增加。
隨著全球各地的組織採用最好地利用人工智慧的解決方案，從根本上改變他們對待安全的方式，出現的關鍵問題是如何達到這種人工智慧驅動的涅槃狀態。這意味著人們越來越多地摒棄碎片化和孤立的工具，從而實現數據的真正潛力釋放。
除了簡化管理的明顯好處之外，整合工具的另一個特性是能夠在安全性、網路和使用者體驗管理中利用AI和ML，所有這些都來自同一資料湖。然而，要使一個組織充分發揮潛力，必須遵循三個資料原則：
•完整的資料。你需要解決問題的所有數據。必須將來自安全、網路和操作方面的資料元素收集到一個中心位置。
•一致的資料。資料的格式、結構和標籤應該在所有收集的元素中保持不變。任何差異都可能對數據品質和結果產生負面影響。
•正確的資料。您應該對數據有堅定的信任，這樣任何輸出也都是可信的。在提供資料湖的所有資料來源中，收集和匯總資料的方式必須相同。
人工智慧從根本上改變網路安全的堅實基礎是這些關鍵資料原則。組織可以從三個不同的面向看到這種影響:
眾所周知，當今的核心IT營運團隊，包括安全營運中心(SOC)和網路營運中心(NOC)，工作過度，人員不足。每天，維運團隊收到數以萬計的警報和事件，其中只有一小部分是有意義的，其他大部分只是噪音。然而，對於絕大多數企業而言，營運分析師目前需要手動檢查這些警報，以確保不會錯過任何真正的威脅。儘管這項活動耗時且要求安全和網路專業人員投入大量時間，但其成果卻很少見。
透過引入AIOps，可以自動實現跨網路的深度可見性和自動化，涵蓋所有使用者、分支和應用程式。有了這種新的人工智慧驅動的環境，警報或事件可以連接到更大的數據點，以獲得更有效的解決方案——所有這些都可以在幾分鐘內完成。這意味著，不需要有人篩選成千上萬無意義的警報，AIOps可以幫助提取最相關的警報，讓團隊可以專注於解決真正的問題。
隨著技術的進步，網路安全工具的發展與威脅行為者可用的工具的演進同步進行。人工智慧的力量可以幫助識別「未知」或看不見的變體中引入的惡意行為或操作的跡象，這與人類所做的一切都不一樣。機器非常擅長透過掃描成千上萬的數據點來篩選大量的警報，以查明異常，並不斷學習有關組織的超特定細節，從而更好地定位技術，以便在出現新的異常時進行標記。一旦威脅識別出來，組織可以在其成為真正問題之前主動對其進行分類和控制。
人工智慧的應用可以緩解安全和網路團隊的壓力，並幫助終端使用者輕鬆克服讓人沮喪的問題。對存取和效能問題進行故障排除一直都是一項繁瑣且耗時的任務。當使用者體驗受到這種安全流程的阻礙時，往往會導致他們感到沮喪並選擇繞過安全性以快速解決問題。在這種情況下，組織容易遭到攻擊，因為參與者可能利用使用者錯誤繞過安全措施。透過主動解決用戶所面臨的問題，人工智慧具備了自主管理最終用戶的數位體驗的能力。最終，這樣做既為使用者帶來了簡潔積極的體驗，也保持了安全性不變。
人工智慧有能力影響我們生活的各個層面，如協助創作、駕駛和預測疾病風險。而且，隨著我們開始將這種新的創新應用到我們的組織中，我們開始看到人工智慧將在安全和網路營運方面產生同樣深遠的影響，並最終影響個人或業務團隊對科技的體驗。
以上是人工智慧改變網路安全和使用者體驗的三種方式的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
