网络安全人工智能终极指南

已发表: 2024-09-10

人工智能在网络安全中不再是可选的。

我们看到人工智能能够更快地识别威胁。预测未来的攻击。并自动化事件响应。

想了解2024年如何更好地防守吗？

本指南将引导您了解从实时威胁检测到人工智能在量子计算中的作用的所有内容。

请留下来看看人工智能如何使您的系统更加安全。

在本文中
  • 人工智能对网络安全的影响
  • 机器学习在网络安全中的作用
  • 通过人工智能自动化提高效率
  • 人工智能驱动的安全分析
  • 去年人工智能安全趋势
  • 推进网络安全领域的人工智能
  • 网络安全中人工智能的未来

人工智能如何改变网络安全

  1. 实时威胁检测

    • 人工智能模型实时分析网络流量。人工智能系统扫描数据流中的异常模式。这些模型学习区分正常活动和可疑活动。这种持续监控有助于立即捕获威胁。
    • 在潜在威胁发生时识别它们。当检测到威胁时，人工智能不会等待。它立即标记它。这种主动性减少了攻击窗口。更快的警报意味着更快的遏制。
    • 与手动方法相比，响应时间更快。传统方法严重依赖人工干预。人工智能大大缩短了响应时间。这种即时反应可以在威胁升级之前将其消除。

  2. 预测威胁分析

    • 检查历史数据。人工智能挖掘过去的数据以寻找模式。它研究以前的攻击以了解它们的特征。这种历史洞察力塑造了其未来的战略。
    • 在未来的攻击发生之前对其进行预测。根据历史数据，人工智能可以预测可能的攻击向量。它确定攻击可能发生的时间和地点。这种远见有助于采取积极主动的措施。
    • 有助于先发制人的防御机制。预测分析可以提前设置防御措施。可以针对特定漏洞强化系统。这使得攻击者更难获得成功。

  3. 自动事件响应

    • 人工智能可以根据威胁类型采取自动行动。检测后，人工智能系统可以自行采取行动。他们可以阻止可疑 IP、隔离受影响的设备并立即更改防火墙设置。
    • 减少人工干预的需要。这种自动化处理消耗宝贵时间的日常任务。然后，安全人员可以专注于更具战略性的决策。
    • 比传统方法更快地最大限度地减少损坏。攻击时速度至关重要。自动响应缩短了反应时间，迅速减少了潜在的损害。

  4. 效率和准确性

    • 人工智能可以快速准确地分析大量数据。人类可能会忽视细微的迹象。然而，人工智能可以在几秒钟内筛选数 TB 的数据，识别对于手动方法来说过于复杂的异常情况。
    • 识别复杂的模式和异常。通常隐藏在海量数据集中的模式对人工智能来说是可见的。这些模式可以预测并标记手动检查遗漏的风险。

  5. 机器学习

    • 机器学习算法无需显式编程即可学习和改进。与传统软件不同，机器学习模型不断发展。它们根据新数据进行调整，随着时间的推移变得更加智能和精确。
    • 适应不断变化的环境和新的威胁。网络威胁总是在变化。人工智能适应这些变化，更新其模型以及时识别和应对新型攻击。

  6. 人工智能和行为分析

    • 行为分析工具分析用户和系统行为。人工智能跟踪典型的用户操作，创建基线行为模型。任何偏差都表明存在潜在的安全问题。
    • 建立基线并识别与规范的偏差。通过了解什么是正常的，人工智能可以发现什么是不正常的。这有助于捕获未经授权的访问或恶意软件。

  7. NLP 和非结构化数据

    • 自然语言处理 (NLP) 允许监控暗网上的潜在对手。人工智能可以处理和理解人类语言。它可以扫描论坛、聊天和其他通信以预见威胁。
    • 收集和分析非结构化数据。结构化数据是有限的。人工智能分析非结构化数据的能力提供了更广泛的检测范围，可以识别人类很少监控的地方的威胁。

  8. 威胁追踪

    人工智能通过自动化手动流程来协助威胁搜寻。传统上，威胁搜寻是手动且耗时的。人工智能加速了这一过程，进行搜索并关联来自不同来源的数据。

    提高警报的准确性。借助人工智能，警报的相关性得以提高。误报更少，重点转向真正的威胁，从而节省宝贵的时间和资源。

  9. 网络安全中的生成式人工智能

    生成式人工智能既可以帮助防御，也可以被黑客利用。生成模型可以模拟潜在的攻击，有助于防御规划。然而，同样的技术可以帮助黑客进行复杂的黑客攻击。世界经济论坛指出，“生成人工智能（AI）使网络犯罪分子更容易创建漏洞利用程序，对网络安全构成重大威胁。但人工智能还可以通过更有效地筛选数据中的威胁来纠正对网络安全专家有利的平衡。”

    在实施人工智能策略时，请牢记这种双刃剑的性质。这是为了在这场比赛中保持领先。

    人工智能在网络安全方面的潜力巨大。这并非没有挑战。对于那些想要更深入了解的人，莱斯利·F·西科斯 (Leslie F. Sikos) 所著的《网络安全中的人工智能》和肖恩·巴纳姆 (Sean Barnum) 编辑的《网络安全与人工智能》等书籍提供了广泛的见解。

    对于任何对现实生活中的应用程序和最新实践感兴趣的人来说，SANS Institute 的报告非常宝贵。阅读这些内容将拓宽您的理解，并为应对不断变化的网络威胁做好准备。

（另请阅读：人工智能网络安全的未来）

通过机器学习增强网络安全的安全性

  • 持续学习和适应

    机器学习模型不会保持静态。它们旨在不断更新，整合新数据以提高其准确性。这使他们能够适应随着时间的推移出现的新型网络威胁。通过这样做，他们可以识别以前无法识别的模式和异常。这种不断的学习使他们领先于那些也在不断改进策略的攻击者。

    Chaudhary 等人所著的《深度学习网络安全》是加深这种理解的一本书。它深入探讨了模型如何适应以及随着时间的推移进行哪些具体调整来处理新型恶意软件或网络钓鱼尝试。

    持续学习的必要性变得显而易见， 69%的组织认为人工智能安全非常紧迫，其中61%表示没有人工智能他们就无法执行入侵检测。通过本书等综合材料学习更多内容可以提供对实际应用的更深入的见解。

  • 识别异常行为模式

    机器学习擅长检测网络内的异常活动。与传统方法可能基于已知威胁的预定义签名的理解不同，机器学习可以识别已知和未知威胁。此功能至关重要，因为它可以减少误报的数量，使网络安全专业人员能够只关注真正的威胁。

    这里的一项相关资源是 Thuraiseham 等人的“机器学习和安全：用数据和算法保护系统”。它详细介绍了用于识别网络流量中正常和异常行为模式的方法。

    例如，在线流异常检测方法的开发增强了企业安全性。该技术有助于区分异常值和攻击者引起的真正异常。

  • 增强的数据保护

    基于机器学习的加密技术正在推进数据保护措施。这些方法通过学习和适应每个平台固有的漏洞来提高跨多个平台的安全性。由机器学习支持的加密算法更加强大，可以更好地防止数据泄露。

    进一步阅读的指南是 Joshi 的《机器学习数据保护》。它探讨了如何将这些技术集成到现有的网络安全框架中，以确保遵守不断发展的法规。

    64%的教育机构对其 IT 基础设施缺乏信心，这表明迫切需要先进的数据保护方法。机器学习提供了其他技术无法提供的解决方案，确保数据安全保持稳健和最新。

  • 主动威胁缓解

    通过分析模式和预测潜在威胁，机器学习可以主动缓解威胁。这与通常在事件发生后做出反应的传统方法不同。机器学习可以在威胁完全显现之前对其进行预测，从而使安全团队占据上风。

    参考 Siegel 的《预测分析：预测谁会点击、购买、撒谎或死亡的力量》，深入了解预测算法的工作原理及其在网络安全环境中的优势。

    实际应用表明，人工智能可以将修复漏洞所需的时间减少12% 。这个速度对于最大限度地减少损坏至关重要。

  • 与现有安全措施集成

    机器学习并不是孤立运作的。与防火墙、入侵检测系统和防病毒软件等现有安全措施的成功集成是必要的。这种混合方法增强了整体防御机制，使攻击者更难以渗透。

    Kumar 所著的《网络安全和机器学习：实用方法》一书提供了将机器学习与传统安全措施相结合的实用策略。这是一份分步指南，对于希望增强现有系统的 IT 专业人员非常有用。

    48%的企业将机器学习与深度学习、数据分析和 NLP 结合使用，这一事实凸显了这种集成安全方法的重要性。这种集成创建了一个更加坚固的网络，能够抵御不断变化的网络威胁。

    请注意，基于对机器学习在网络安全中的作用的基本理解，高级主题的分层。建议的书籍和其他资源提供了深化知识和实际应用的途径，确保读者充分了解情况并准备好加强网络安全措施。

通过人工智能网络安全自动化最大限度地提高效率

  1. 自动化日常任务

    网络安全领域的人工智能擅长处理重复性任务。例如，它可以自动进行日志分析，而这在传统上会占用大量时间和人力资源。通过接管这些重复性的琐事，人工智能使网络安全专业人员能够专注于更复杂的问题，例如威胁搜寻和战略规划。

    此外，自动化减少了人为错误。手动分析日志时，始终存在丢失模式或误解数据的风险。人工智能通过快速、一致地处理大量数据来消除这一问题。这不仅加快了流程，还提高了准确性。

    • 自动化日志分析的好处

    考虑到生成的数据量巨大，人工智能处理日志分析的能力非常重要。例如，根据预测，到 2025 年，联网设备预计将生成 79 ZB 的数据，手动分析变得不切实际。自动化这些任务意味着网络安全团队可以保持高度警惕，而无需承担过多的手动分析负担。

    • 关于任务自动化的高级文本

    对于那些想要深入了解的人，请探索戈登·琼斯 (Gordon Jones) 撰写的“网络安全自动化：工具和技术”。本书全面介绍了如何在各种网络安全任务中有效实施人工智能驱动的自动化。

  2. 持续监控和维护

    持续监控对于维护网络健康至关重要。人工智能提供全天候监控功能，确保网络内的所有活动都得到观察。这种持续的警惕意味着任何异常活动都会被实时标记，从而能够更快地响应潜在威胁。

    实时监控还有助于漏洞管理。识别出现的薄弱环节可确保及时修补漏洞，从而维护系统的完整性。这种方法可以防止网络犯罪分子利用已知的弱点。

    • 实时漏洞检测

    漏洞的增加凸显了持续监控的必要性。 2022 年，发现了超过 22,000 个新漏洞，这是十年来的最高数量。研究表明，人工智能系统可以快速识别这些漏洞并确定优先级，以便立即采取行动。

  3. 简化事件响应

    人工智能驱动的网络安全自动化显着简化了事件响应。当事件发生时，人工智能可以迅速部署预先制定的协议来减轻损失。此功能缩短了威胁检测和响应之间的时间，从而最大限度地减少了潜在的损害。

    自动化事件响应并不是要取代人工干预，而是要增强人工干预。通过处理初始响应任务，人工智能使网络安全专业人员能够专注于需要人类判断的事件管理的更复杂方面。

    • 案例研究：事件管理中的人工智能

    谷歌的零计划就是一个典型的例子。他们将在五年内投资 100 亿美元来增强人工智能驱动的威胁识别和缓解技术。这一举措说明了人工智能在组织威胁管理中的重要性。

  4. 优化资源配置

    人工智能通过提供对系统性能和潜在弱点的详细洞察来帮助优化资源分配。借助人工智能，公司可以更有效地分配网络安全资源，重点关注需要立即关注的高风险领域。

    人工智能的预测能力在资源分配方面尤其有价值。通过分析历史数据和识别趋势，人工智能可以预测未来可能出现的威胁。这使得组织能够主动而不是被动，在潜在问题发生之前做好准备。

    • 关于资源优化的进一步阅读

    要更深入地了解网络安全中的资源分配，请深入研究丽塔·西蒙斯（Rita Simmons）撰写的“人工智能和网络安全：最大化资源利用”。本书探讨了使用人工智能有效优化网络安全资源的各种策略。

  5. 主动威胁搜寻

    人工智能不仅能响应威胁，还能主动追捕威胁。利用行为分析和异常检测，人工智能可以识别人类分析师可能忽视的安全漏洞的微妙迹象。这种主动方法可确保威胁在造成重大损害之前被检测到并消除。

    • 行为分析的作用

    由人工智能支持的行为分析工具对于有效的威胁追踪至关重要。他们分析用户和系统行为以建立基线并检测偏差。此方法可以减少误报，确保警报表明真正的威胁。这种持续的适应有助于人工智能系统随着时间的推移变得更加精确。

  6. 结合人工智能和网络安全

    人工智能可以与网络安全结合吗？绝对地。人工智能融入网络安全不仅是可能的，而且越来越重要。网络安全领域的人工智能市场必将增长，市场预测表明，人们对人工智能解决方案的依赖日益增加。这种集成增强了威胁检测、简化响应并优化资源分配。对于希望利用人工智能在网络安全领域赚钱的专业人士来说，投资开发人工智能专业知识和工具提供了一条充满希望的途径。

    • 深入研究的书籍
      1. 罗伯特·佩恩（Robert Payne）的《网络安全中的人工智能：终极指南》
      2. “机器学习和安全：用数据和算法保护系统”，作者：Clarence Chio 和 David Freeman

    这些文本对如何在网络安全中利用人工智能提供了广泛的见解，提供了理论基础和实际应用。

人工智能驱动的安全分析的重要性与日俱增

  1. 复杂的数据分析技术

    人工智能在网络安全方面的力量在于其快速有效地分析大量数据的能力。人工智能每天可以处理数百万个安全事件，识别人类可能错过的微妙的妥协指标。这种能力不仅使检测速度更快，而且更准确。 AI 系统可以将误报减少 44%，使安全团队的工作变得更轻松、更有效。

    • 深入的数据处理

    人工智能利用先进的算法深入挖掘数据，识别传统方法无法识别的模式和异常情况。这些技术包括随着时间的推移而适应并提高准确性的机器学习模型。例如，人工智能可以以 97% 的准确率检测零日漏洞，为组织提供显着的防御优势。

    • 建议

    对于那些想要深入研究的人，Clarence Chio 和 David Freeman 撰写的《机器学习与安全》提供了有关人工智能模型如何在网络安全中发挥作用的详细见解。另一个重要资源是 Chaudhary 等人的《网络安全深度学习》，它探讨了深度学习应用的细节。

  2. 威胁情报集成

    人工智能驱动的分析在将外部威胁情报与内部系统日志集成方面表现出色。这种组合提供了对潜在威胁的更全面的了解。外部威胁数据通常包括有关已知攻击方法和参与者的信息，这些信息可以与内部异常情况交叉引用以识别潜在的违规行为。

    • 加强安全措施

    结合这些数据源可以采取主动的安全措施。通过集成威胁情报，人工智能可以以 95% 的准确率预测潜在的网络攻击，从而使组织能够采取预防措施。由于人工智能的快速处理能力，预计到 2024 年，事件响应时间将减少 80%。

    • 专家的见解

    保罗·中曾根 (Paul Nakasone) 将军强调了将人工智能整合到国家安全中的重要性，他表示：“人工智能安全中心将成为美国国家安全局利用外国情报见解的焦点”。这种对集成的关注展示了人工智能在现代安全框架中的战略重要性。

  3. 可定制的安全框架

    人工智能驱动的分析提供定制选项来满足特定的组织需求。每个行业都有独特的网络安全要求，人工智能系统可以根据这些需求进行定制。例如，金融部门可能需要更严格的交易监控，而医疗保健则需要强大的患者数据保护。

    • 跨行业的灵活性

    人工智能驱动的安全框架的灵活性意味着它们可以适应不同的行业而不损失效率。这种适应性有助于优化安全基础设施，使其更能抵御各种类型的威胁。 AI 可以将事件响应时间缩短 72%，从而提高整体运营效率。

    • 手动检查点和进一步阅读

    对于那些有兴趣进一步探索的人，Kumar 的《网络安全和机器学习》详细介绍了如何针对不同的安全需求定制机器学习。此外，EMA 的“AI 安全分析影响简报”提供了有关 Elastic Security 功能如何改进警报分类和提高生产力的见解。

  4. 人工智能在网络安全中的经济效益

    在网络安全领域实施人工智能不仅是技术升级，也是经济收益。 AI 每年可为企业节省高达 220 万美元的事件响应成本。这些节省源于效率的提高以及由于更快、更准确的威胁检测和响应而减少的停机时间。

    • 降低成本策略

    人工智能可以自动执行许多日常和复杂的任务，使人力资源能够专注于战略要素。体力劳动的减少意味着显着的成本节约。随着组织越来越依赖人工智能，经济效益可能会增加，这使得人工智能成为任何关注网络安全的企业的重要投资。

    • 参考资料

    为了更深入地了解经济影响，Zipdo 上的“网络安全统计中的人工智能”页面全面概述了人工智能如何有助于节省成本和提高效率。

  5. 生产力和资源配置

    人工智能通过自动化重复任务和优化资源分配来显着提高生产力。例如，Elastic Security 的攻击发现功能使警报分类更加高效，为安全团队提供战略优势。人工智能可以自动响应 93% 的安全事件，为更复杂的事件保留人类专业知识。

    • 解决劳动力短缺问题

    网络安全专业人员的短缺是一个有据可查的问题。人工智能通过处理原本需要人工干预的任务来帮助缓解这种情况。此功能使专家能够专注于复杂的安全挑战，从而最大限度地提高团队的整体生产力。

    • 进一步阅读和资源

    为了进一步探讨这个主题，Gordon Jones 的《网络安全自动化：工具和技术》提供了利用人工智能提高生产力的实用方法。另一个有价值的资源是关于人工智能驱动的安全分析效率的 EMA 影响简报。

  6. 安全分析中支持和反对人工智能的论点

    虽然人工智能在安全分析方面的好处是巨大的，但必须考虑潜在的风险。埃隆·马斯克警告说：“人工智能出错的后果是严重的，因此我们必须主动出击，而不是被动应对”。这凸显了在集成人工智能时需要强大的风险管理框架。

    • 支持者的观点

    支持者认为人工智能显着提高了威胁检测的准确性，减少了误报，并增强了整体安全态势。人工智能的集成可以实现快速响应和更好的资源利用，使其成为现代网络安全的重要工具。

    • 批评者的担忧

    批评者指出人工智能可能被恶意使用，并指出随着人工智能变得越来越先进，网络攻击者的技术也越来越先进。萨姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 表示：“人工智能可以设计新型生物病原体……侵入计算机系统。这些都很可怕。”这强调了监管和道德考虑的重要性。

    • 平衡视角

    平衡这些观点不仅涉及关注技术进步，还涉及纳入法规和道德准则。丽塔·西蒙斯（Rita Simmons）撰写的《人工智能和网络安全：最大化资源利用》等书籍可以提供平衡的观点，详细介绍人工智能在网络安全方面的好处和潜在风险。

    通过将人工智能驱动的分析融入其安全框架，组织不仅可以领先于威胁，还可以优化其资源和成本。人工智能在网络安全领域的持续发展和集成对于不断变化的数字威胁格局至关重要。

过去一年人工智能安全趋势与发展

  • 基于人工智能的攻击方法增加

    • 攻击者采用人工智能技术

    在过去 12 个月中，网络攻击者越来越多地使用人工智能来增强他们的方法。这一趋势在 2023 年初开始变得明显。到 4 月，人工智能驱动的网络钓鱼活动变得更加复杂，使用机器学习算法进行个性化攻击。人工智能生成的深度伪造品通过模仿企业环境中的高管声音和图像，使安全性进一步复杂化。

    人工智能还使得社会工程攻击变得更加有效。到 2023 年 6 月，为了逃避检测而进行调整的多态勒索软件数量激增。此类人工智能增强型恶意软件会不断更改其代码，使传统防病毒软件更难识别和隔离威胁。

    到 2023 年 9 月，人工智能驱动的机器人正在执行大规模的拒绝服务攻击。这些机器人使用机器学习来识别网络中最脆弱的点并实时利用它们。这表明攻击者如何利用人工智能快速有效地绕过传统安全措施。

    • 需要改进人工智能防御

    随着攻击者开始采用人工智能，改进防御的需求变得迫切。组织转向人工智能来建立更好的防御措施。到 2024 年 2 月，许多公司开始部署基于人工智能的工具来预测和预防这些高级威胁。根据 Zscaler ThreatLabz 2024 年人工智能安全报告，2023 年 4 月至 2024 年 1 月期间，人工智能/机器学习交易量激增 595%，说明了这种转变。

    网络安全中的人工智能不仅仅对人工智能驱动的攻击做出反应。它还不断发展预测措施，以便在威胁出现之前预见并消除威胁。考虑到 86% 的受访者对传统方法的信心较低或中等，这种适应性方法至关重要。

  • 监管变化和合规需求

    • 影响网络安全中人工智能的新法规

    网络安全领域人工智能的监管环境也发生了显着变化。在过去的一年里，新的法规塑造了企业如何部署人工智能来实现安全。到 2023 年 3 月，欧盟针对网络安全中的人工智能应用推出了更严格的指导方针，强调数据隐私和道德人工智能使用。这些指南旨在减少人工智能的潜在滥用，同时促进创新。

    到 2023 年 6 月，美国紧随其后更新了网络安全框架。这些更新强调了人工智能透明度和问责制的重要性。这些法规要求公司记录人工智能决策过程，并确保人工智能系统不会侵犯用户隐私。这些变化强调公司需要及时了解合规标准，以避免巨额罚款和法律挑战。

    • 需要随时了解合规标准

    鉴于这些监管变化，保持合规性变得更加复杂但至关重要。组织现在需要定期审核其人工智能系统，确保它们满足不断变化的标准。这需要记录数据流、保护数据存储并实施强大的隐私措施。

    到 2023 年 8 月，合规性成为许多公司的首要任务，尤其是在金融和医疗保健等处理敏感数据的行业。由于制造业、金融和服务业在人工智能交易中占据相当大的份额，这种转变凸显了广泛的影响。公司必须投资于合规技术，并对员工进行新准则的培训，以保持合规性并防范人工智能驱动的威胁。

  • 保安人员高级培训

    • 培训网络安全团队处理人工智能工具

    随着人工智能在网络安全领域的兴起，安全人员的培训变得更加重要。去年，重点已转向为团队提供有效管理和利用人工智能工具所需的技能。到 2023 年 4 月，企业开始推出针对人工智能的培训计划，强调需要了解人工智能的功能和局限性。

    这种培训通常包括实践研讨会、在线课程和专注于人工智能驱动的安全技术的认证。网络安全专业人员一直在学习如何部署和配置基于人工智能的系统、解释人工智能发现以及快速有效地响应人工智能识别的威胁。

    • 专注于提升管理基于人工智能的安全任务的技能

    提高现有员工的技能已成为许多组织的关键战略。到 2023 年 10 月，公司开始加大力度对员工进行网络安全人工智能应用教育。这种技能提升的举措不仅对于提高安全团队的技术专业知识至关重要，而且对于填补人工智能网络安全领域日益扩大的知识空白也至关重要。

    鉴于只有 12% 的安全专业人员认为人工智能将完全接管他们的工作，因此相当多的人将人工智能视为可以增强他们抵御威胁的能力的工具。因此，公司优先考虑人工智能素养和实践技能，确保其团队能够有效管理和利用基于人工智能的安全工具。

    过去一年人工智能安全领域的进展凸显了动态且快速发展的格局。展望未来，组织保持敏捷、不断学习和适应以跟上新出现的威胁和监管变化至关重要。

推动人工智能在网络安全领域的发展

人工智能正在通过改进威胁检测、预测分析和自动响应来重塑网络安全。机器学习使防御保持最新状态，自动化为复杂任务释放资源。人工智能驱动的分析增强了威胁洞察力和安全框架。

本指南强调了将人工智能集成到网络安全策略中的重要性。采用这些技术可确保您的防御强大、主动且适应性强。

评估您当前的网络安全措施并确定人工智能可以增加价值的领域。开始培训您的团队有效管理基于人工智能的工具。及时了解最新的监管变化和人工智能进步。

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网络安全中人工智能的未来：预测和准备

  • 网络安全中负责任的人工智能

    在过去 12 个月里，人工智能在安全流程中的道德使用受到了越来越严格的审查。随着人工智能产生的威胁的增加，人工智能工具的道德部署变得更加重要。主要科技公司现在专注于确保网络安全中的人工智能应用不会侵犯隐私。吉尼·罗睿兰 (Ginni Rometty) 恰如其分地说：“有些人称之为人工智能，但现实是这项技术将增强我们的能力。因此，我认为我们将增强我们的智能，而不是人工智能。”这导致人们加大力度提高人工智能决策过程的透明度，确保系统的行为符合道德准则。

    “人工智能并不能替代人类智能；它是增强人类创造力和独创性的工具。” – 李飞飞

    这句话强调了人们越来越关注负责任的人工智能使用，以确保技术增强而不是取代人类决策。

  • 人工智能与量子计算相结合

    人工智能与量子计算的集成已经取得了重大进展。量子计算机凭借其巨大的计算能力有望彻底改变威胁检测。在过去的一年里，几家科技巨头启动了项目，探索量子计算如何增强人工智能的能力。例如，利用人工智能模型的量子计算可以更快地识别和响应威胁，从而显着增强整体网络安全层。

    “人工智能（我指的不是狭义人工智能）的进步速度快得令人难以置信。除非你直接接触过像 Deepmind 这样的组织，否则你不知道它有多快——它正在以接近指数的速度增长。发生严重危险事件的风险是在五年内。最多10年。” ——埃隆·马斯克

    这句话强调了人工智能的快速进步，强调需要为即将到来的与量子技术的集成做好准备。

    在准备应对量子威胁方面，组织必须开始培训其团队并更新其安全协议。积极主动的方法包括投资研究和理解量子密码学，以应对量子威胁带来的潜在风险。

  • 零信任架构中的人工智能

    零信任架构确保默认情况下没有任何设备或用户受到信任，与人工智能技术的集成日益增多。在过去的一年里，持续验证的范式发生了转变。利用人工智能监控访问和活动可确保实时检测到威胁。人工智能驱动的零信任系统不断验证每个设备和用户，根据观察到的行为调整他们的响应。

    “企业安全中经常被低估、有时甚至被低估的一个组成部分是网络检测和响应 (NDR) 系统的关键作用。”

    Eric Leblond 的观察揭示了人工智能在零信任框架中日益重要，以确保持续监控和验证。

    将人工智能纳入零信任框架意味着采用可以随着不断变化的威胁形势而发展的机器学习算法。组织需要部署能够实时威胁检测和自动决策的模型来增强安全协议。

  • AI平台之间的协作

    在过去的一年里，由于跨平台共享威胁数据的需求，不同人工智能安全工具之间的互操作性得到了改善。此次合作旨在创建一个有凝聚力的网络安全生态系统，让一个平台的见解可以使其他平台受益。加强这种互操作性可确保更全面的威胁检测和响应。

    Joshua Aaron 指出：“人工智能自诞生以来已经取得了长足的进步。它现在有潜力为 IT 安全团队提供令人难以置信的帮助，帮助他们降低关键业务基础设施因软件和设备配置错误而受到损害的风险。”这凸显了业界改善人工智能平台之间协作的趋势。

    组织应该运行协作威胁检测计划，汇集来自不同来源的数据。确保他们的人工智能安全工具与其他工具兼容可以创建强大的防御，帮助先发制人地应对新出现的威胁。

    未来 12 个月的最终想法有望在网络安全领域的人工智能集成方面取得重大进展，强调道德、量子计算、零信任框架和跨平台协作。为这些发展做准备包括优先考虑道德人工智能、投资量子研究、发展零信任架构中的验证方法以及促进协作以增强整体网络安全生态系统。

最后的想法

未来 12 个月，网络安全领域的人工智能集成有望取得重大进展，强调道德、量子计算、零信任框架和跨平台协作。为这些发展做准备包括优先考虑道德人工智能、投资量子研究、发展零信任架构中的验证方法以及促进协作以增强整体网络安全生态系统。

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