網路安全人工智慧終極指南

已發表: 2024-09-10

人工智慧在網路安全中不再是可選的。

我們看到人工智慧能夠更快地識別威脅。預測未來的攻擊。並自動化事件響應。

想了解2024年如何更好地防守嗎？

本指南將引導您了解從即時威脅偵測到人工智慧在量子運算中的作用的所有內容。

請留下來看看人工智慧如何讓您的系統更加安全。

在本文中
  • 人工智慧對網路安全的影響
  • 機器學習在網路安全中的作用
  • 透過人工智慧自動化提高效率
  • 人工智慧驅動的安全分析
  • 去年人工智慧安全趨勢
  • 推動網路安全領域的人工智慧
  • 網路安全中人工智慧的未來

人工智慧如何改變網路安全

  1. 即時威脅偵測

    • 人工智慧模型即時分析網路流量。人工智慧系統掃描資料流中的異常模式。這些模型學習區分正常活動和可疑活動。這種持續監控有助於立即捕捉威脅。
    • 在潛在威脅發生時識別它們。當偵測到威脅時，人工智慧不會等待。它立即標記它。這種主動性減少了攻擊視窗。更快的警報意味著更快的遏制。
    • 與手動方法相比，回應時間更快。傳統方法嚴重依賴人工幹預。人工智慧大大縮短了響應時間。這種即時反應可以在威脅升級之前將其消除。

  2. 預測威脅分析

    • 檢查歷史數據。人工智慧挖掘過去的數據以尋找模式。它研究以前的攻擊以了解它們的特徵。這種歷史洞察力塑造了其未來的策略。
    • 在未來的攻擊發生之前對其進行預測。根據歷史數據，人工智慧可以預測可能的攻擊向量。它決定攻擊可能發生的時間和地點。這種遠見有助於採取積極主動的措施。
    • 有助於先發制人的防衛機制。預測分析可以提前設定防禦措施。可以針對特定漏洞強化系統。這使得攻擊者更難獲得成功。

  3. 自動事件回應

    • 人工智慧可以根據威脅類型採取自動行動。檢測後，人工智慧系統可以自行採取行動。他們可以阻止可疑 IP、隔離受影響的設備並立即更改防火牆設定。
    • 減少人工介入的需要。這種自動化處理消耗寶貴時間的日常任務。然後，安全人員可以專注於更具策略性的決策。
    • 比傳統方法更快地最大限度地減少損壞。攻擊時速度至關重要。自動響應縮短了反應時間，迅速減少了潛在的損害。

  4. 效率和準確性

    • 人工智慧可以快速且準確地分析大量數據。人類可能會忽略細微的跡象。然而，人工智慧可以在幾秒鐘內篩選數 TB 的數據，識別對於手動方法來說過於複雜的異常情況。
    • 識別複雜的模式和異常。通常隱藏在海量資料集中的模式對人工智慧來說是可見的。這些模式可以預測並標記手動檢查遺漏的風險。

  5. 機器學習

    • 機器學習演算法無需顯式編程即可學習和改進。與傳統軟體不同，機器學習模型不斷發展。它們根據新數據進行調整，隨著時間的推移變得更加聰明和精確。
    • 適應不斷變化的環境和新的威脅。網路威脅總是在變化。人工智慧適應這些變化，更新其模型以及時識別和應對新型攻擊。

  6. 人工智慧和行為分析

    • 行為分析工具分析使用者和系統行為。人工智慧追蹤典型的使用者操作，創建基線行為模型。任何偏差都表示存在潛在的安全問題。
    • 建立基線並識別與規範的偏差。透過了解什麼是正常的，人工智慧可以發現什麼是不正常的。這有助於捕獲未經授權的存取或惡意軟體。

  7. NLP 和非結構化數據

    • 自然語言處理 (NLP) 允許監控暗網上的潛在對手。人工智慧可以處理和理解人類語言。它可以掃描論壇、聊天和其他通訊以預見威脅。
    • 收集和分析非結構化資料。結構化資料是有限的。人工智慧分析非結構化資料的能力提供了更廣泛的偵測範圍，可以識別人類很少監控的地方的威脅。

  8. 威脅追蹤

    人工智慧透過自動化手動流程來協助威脅搜尋。傳統上，威脅搜尋是手動且耗時的。人工智慧加速了這個過程，進行搜尋並關聯來自不同來源的數據。

    提高警報的準確性。借助人工智慧，警報的相關性得以提高。誤報更少，重點轉向真正的威脅，從而節省寶貴的時間和資源。

  9. 網路安全中的生成式人工智慧

    生成式人工智慧既可以幫助防禦，也可以被駭客利用。生成模型可以模擬潛在的攻擊，有助於防禦規劃。然而，同樣的技術可以幫助駭客進行複雜的駭客攻擊。世界經濟論壇指出，「產生人工智慧（AI）使網路犯罪分子更容易創建漏洞利用程序，對網路安全構成重大威脅。但人工智慧還可以透過更有效地篩選資料中的威脅來糾正對網路安全專家有利的平衡。

    在實施人工智慧策略時，請牢記這種雙面刃的性質。這是為了在這場比賽中保持領先。

    人工智慧在網路安全方面的潛力巨大。這並非沒有挑戰。對於那些想要更深入了解的人，萊斯利·F·西科斯(Leslie F. Sikos) 所著的《網絡安全中的人工智能》和肖恩·巴納姆(Sean Barnum) 編輯的《網絡安全與人工智慧》等書籍提供了廣泛的見解。

    對於任何對現實生活中的應用程式和最新實踐感興趣的人來說，SANS Institute 的報告非常寶貴。閱讀這些內容將拓寬您的理解，並為應對不斷變化的網路威脅做好準備。

（另請閱讀：人工智慧網路安全的未來）

透過機器學習增強網路安全的安全性

  • 持續學習和適應

    機器學習模型不會保持靜態。它們旨在不斷更新，整合新數據以提高其準確性。這使他們能夠適應隨著時間的推移而出現的新型網路威脅。透過這樣做，他們可以識別以前無法識別的模式和異常。這種不斷的學習使他們領先於那些也不斷改進策略的攻擊者。

    Chaudhary 等人所寫的《深度學習網路安全》是加深這種理解的一本書。它深入探討了模型如何適應以及隨著時間的推移進行哪些具體調整來處理新型惡意軟體或網路釣魚嘗試。

    持續學習的必要性變得顯而易見， 69%的組織認為人工智慧安全非常緊迫，其中61%表示沒有人工智慧就無法執行入侵偵測。透過本書等綜合材料學習更多內容可以提供對實際應用的更深入的見解。

  • 識別異常行為模式

    機器學習擅長偵測網路內的異常活動。與傳統方法可能基於已知威脅的預定義簽名的理解不同，機器學習可以識別已知和未知威脅。此功能至關重要，因為它可以減少誤報的數量，使網路安全專業人員能夠只關注真正的威脅。

    這裡的一項相關資源是 Thuraiseham 等人的「機器學習與安全：用資料和演算法保護系統」。它詳細介紹了用於識別網路流量中正常和異常行為模式的方法。

    例如，在線流異常檢測方法的開發增強了企業安全性。該技術有助於區分異常值和攻擊者引起的真正異常。

  • 增強的資料保護

    基於機器學習的加密技術正在推動資料保護措施。這些方法透過學習和適應每個平台固有的漏洞來提高跨多個平台的安全性。由機器學習支援的加密演算法更加強大，可以更好地防止資料外洩。

    進一步閱讀的指南是 Joshi 的《機器學習資料保護》。它探討如何將這些技術整合到現有的網路安全框架中，以確保遵守不斷發展的法規。

    64%的教育機構對其 IT 基礎設施缺乏信心，這表明迫切需要先進的資料保護方法。機器學習提供了其他技術無法提供的解決方案，確保資料安全保持穩健和最新。

  • 主動威脅緩解

    透過分析模式和預測潛在威脅，機器學習可以主動緩解威脅。這與通常在事件發生後做出反應的傳統方法不同。機器學習可以在威脅完全顯現之前對其進行預測，從而使安全團隊佔上風。

    參考 Siegel 的《預測分析：預測誰會點擊、購買、撒謊或死亡的力量》，深入了解預測演算法的工作原理及其在網路安全環境中的優勢。

    實際應用表明，人工智慧可以將修復漏洞所需的時間減少12% 。這個速度對於最大限度地減少損壞至關重要。

  • 與現有安全措施集成

    機器學習並不是孤立運作的。與防火牆、入侵偵測系統和防毒軟體等現有安全措施的成功整合是必要的。這種混合方法增強了整體防禦機制，使攻擊者更難以滲透。

    Kumar 所寫的《網路安全與機器學習：實用方法》一書提供了將機器學習與傳統安全措施結合的實用策略。這是一個逐步指南，對於希望增強現有系統的 IT 專業人員非常有用。

    48%的企業將機器學習與深度學習、資料分析和 NLP 結合使用，這一事實凸顯了這種整合安全方法的重要性。這種整合創造了一個更堅固的網絡，能夠抵禦不斷變化的網路威脅。

    請注意，基於對機器學習在網路安全中的作用的基本理解，高級主題的分層。建議的書籍和其他資源提供了深化知識和實際應用的途徑，確保讀者充分了解情況並準備好加強網路安全措施。

透過人工智慧網路安全自動化最大限度地提高效率

  1. 自動化日常任務

    網路安全領域的人工智慧擅長處理重複性任務。例如，它可以自動進行日誌分析，而這在傳統上會佔用大量時間和人力資源。透過接管這些重複性的瑣事，人工智慧使網路安全專業人員能夠專注於更複雜的問題，例如威脅搜尋和戰略規劃。

    此外，自動化減少了人為錯誤。手動分析日誌時，始終存在遺失模式或誤解資料的風險。人工智慧透過快速、一致地處理大量數據來消除這個問題。這不僅加快了流程，還提高了準確性。

    • 自動化日誌分析的好處

    考慮到產生的資料量龐大，人工智慧處理日誌分析的能力非常重要。例如，根據預測，到 2025 年，連網設備預計將產生 79 ZB 的數據，手動分析變得不切實際。自動化這些任務意味著網路安全團隊可以保持高度警惕，而無需承擔過多的手動分析負擔。

    • 關於任務自動化的高級文本

    對於想要深入了解的人，請探索戈登瓊斯 (Gordon Jones) 撰寫的「網路安全自動化：工具和技術」。本書全面介紹如何在各種網路安全任務中有效實施人工智慧驅動的自動化。

  2. 持續監控和維護

    持續監控對於維護網路健康至關重要。人工智慧提供全天候監控功能，確保網路內的所有活動都得到觀察。這種持續的警覺意味著任何異常活動都會被即時標記，從而能夠更快地回應潛在威脅。

    即時監控還有助於漏洞管理。識別出現的薄弱環節可確保及時修補漏洞，進而維護系統的完整性。這種方法可以防止網路犯罪分子利用已知的弱點。

    • 即時漏洞偵測

    漏洞的增加凸顯了持續監控的必要性。 2022 年，發現了超過 22,000 個新漏洞，這是十年來的最高數量。研究表明，人工智慧系統可以快速識別這些漏洞並確定優先級，以便立即採取行動。

  3. 簡化事件回應

    人工智慧驅動的網路安全自動化顯著簡化了事件回應。當事件發生時，人工智慧可以迅速部署預先制定的協議來減輕損失。此功能縮短了威脅偵測和回應之間的時間，從而最大限度地減少了潛在的損害。

    自動化事件響應不是要取代人工幹預，而是要增強人工幹預。透過處理初始回應任務，人工智慧使網路安全專業人員能夠專注於需要人類判斷的事件管理的更複雜方面。

    • 案例研究：事件管理中的人工智慧

    谷歌的零計劃就是一個典型的例子。他們將在五年內投資 100 億美元來增強人工智慧驅動的威脅識別和緩解技術。這項措施說明了人工智慧在組織威脅管理中的重要性。

  4. 優化資源配置

    人工智慧透過提供對系統性能和潛在弱點的詳細洞察來幫助優化資源分配。借助人工智慧，公司可以更有效地分配網路安全資源，並專注於需要立即關注的高風險領域。

    人工智慧的預測能力在資源分配方面尤其有價值。透過分析歷史數據和識別趨勢，人工智慧可以預測未來可能出現的威脅。這使得組織能夠主動而不是被動，在潛在問題發生之前做好準備。

    • 關於資源優化的進一步閱讀

    要更深入地了解網路安全中的資源分配，請深入研究麗塔·西蒙斯（Rita Simmons）撰寫的「人工智慧和網路安全：最大化資源利用」。本書探討了使用人工智慧有效優化網路安全資源的各種策略。

  5. 主動威脅搜尋

    人工智慧不僅能回應威脅，還能主動追捕威脅。利用行為分析和異常檢測，人工智慧可以識別人類分析師可能忽視的安全漏洞的微妙跡象。這種主動方法可確保威脅在造成重大損害之前被偵測到並消除。

    • 行為分析的作用

    由人工智慧支援的行為分析工具對於有效的威脅追蹤至關重要。他們分析使用者和系統行為以建立基線並檢測偏差。此方法可以減少誤報，確保警報表明真正的威脅。這種持續的適應有助於人工智慧系統隨著時間的推移而變得更加精確。

  6. 結合人工智慧和網路安全

    人工智慧可以與網路安全結合嗎？絕對地。人工智慧融入網路安全不僅是可能的，而且越來越重要。網路安全領域的人工智慧市場必將成長，市場預測表明，人們對人工智慧解決方案的依賴日益增加。這種整合增強了威脅偵測、簡化回應並優化資源分配。對於希望利用人工智慧在網路安全領域賺錢的專業人士來說，投資開發人工智慧專業知識和工具提供了一條充滿希望​​的途徑。

    • 深入研究的書籍
      1. 羅伯特·佩恩（Robert Payne）的《網路安全中的人工智慧：終極指南》
      2. “機器學習與安全：用資料和演算法保護系統”，作者：Clarence Chio 和 David Freeman

    這些文本對如何在網路安全中利用人工智慧提供了廣泛的見解，提供了理論基礎和實際應用。

人工智慧驅動的安全分析的重要性與日俱增

  1. 複雜的數據分析技術

    人工智慧在網路安全方面的力量在於其快速有效地分析大量數據的能力。人工智慧每天可以處理數百萬個安全事件，識別人類可能錯過的微妙的妥協指標。這種能力不僅使檢測速度更快，而且更準確。 AI 系統可以將誤報減少 44%，讓安全團隊的工作更輕鬆、更有效。

    • 深入的數據處理

    人工智慧利用先進的演算法深入挖掘數據，識別傳統方法無法辨識的模式和異常情況。這些技術包括隨著時間的推移而適應並提高準確性的機器學習模型。例如，人工智慧可以以 97% 的準確率檢測零日漏洞，為組織提供顯著的防禦優勢。

    • 建議

    對於想要深入研究的人，Clarence Chio 和 David Freeman 撰寫的《機器學習與安全》提供了人工智慧模型如何在網路安全中發揮作用的詳細見解。另一個重要資源是 Chaudhary 等人的《網路安全深度學習》，它探討了深度學習應用的細節。

  2. 威脅情報集成

    人工智慧驅動的分析在將外部威脅情報與內部系統日誌整合方面表現出色。這種組合提供了對潛在威脅的更全面的了解。外部威脅資料通常包括有關已知攻擊方法和參與者的信息，這些信息可以與內部異常情況交叉引用以識別潛在的違規行為。

    • 加強安全措施

    結合這些資料來源可以採取主動的安全措施。透過整合威脅情報，人工智慧可以以 95% 的準確率預測潛在的網路攻擊，從而使組織能夠採取預防措施。由於人工智慧的快速處理能力，預計到 2024 年，事件回應時間將減少 80%。

    • 專家的見解

    保羅·中曾根 (Paul Nakasone) 將軍強調了將人工智慧整合到國家安全中的重要性，他表示：「人工智慧安全中心將成為美國國家安全局利用外國情報見解的焦點」。這種對整合的關注展示了人工智慧在現代安全框架中的戰略重要性。

  3. 可自訂的安全框架

    人工智慧驅動的分析提供客製化選項來滿足特定的組織需求。每個行業都有獨特的網路安全要求，人工智慧系統可以根據這些需求進行客製化。例如，金融部門可能需要更嚴格的交易監控，而醫療保健則需要強大的病患資料保護。

    • 跨產業的彈性

    人工智慧驅動的安全框架的靈活性意味著它們可以適應不同的行業而不損失效率。這種適應性有助於優化安全基礎設施，使其更能抵禦各種類型的威脅。 AI 可以將事件回應時間縮短 72%，從而提高整體營運效率。

    • 手動檢查點和進一步閱讀

    對於有興趣進一步探索的人，Kumar 的《網路安全與機器學習》詳細介紹如何針對不同的安全需求客製化機器學習。此外，EMA 的「AI 安全分析影響簡報」提供了有關 Elastic Security 功能如何改善警報分類和提高生產力的見解。

  4. 人工智慧在網路安全中的經濟效益

    在網路安全領域實施人工智慧不僅是技術升級，也是經濟收益。 AI 每年可為企業節省高達 220 萬美元的事件回應成本。這些節省源於效率的提高以及由於更快、更準確的威脅檢測和響應而減少的停機時間。

    • 降低成本策略

    人工智慧可以自動執行許多日常和複雜的任務，使人力資源專注於策略要素。體力勞動的減少意味著顯著的成本節約。隨著組織越來越依賴人工智慧，經濟效益可能會增加，這使得人工智慧成為任何關注網路安全的企業的重要投資。

    • 參考資料

    為了更深入了解經濟影響，Zipdo 上的「網路安全統計中的人工智慧」頁面全面概述了人工智慧如何有助於節省成本和提高效率。

  5. 生產力和資源配置

    人工智慧透過自動化重複任務和優化資源分配來顯著提高生產力。例如，Elastic Security 的攻擊發現功能使警報分類更有效率，為安全團隊提供策略優勢。人工智慧可以自動回應 93% 的安全事件，為更複雜的事件保留人類專業知識。

    • 解決勞動力短缺問題

    網路安全專業人員的短缺是一個有據可查的問題。人工智慧透過處理原本需要人工幹預的任務來幫助緩解這種情況。此功能使專家能夠專注於複雜的安全挑戰，從而最大限度地提高團隊的整體生產力。

    • 進一步閱讀和資源

    為了進一步探討這個主題，Gordon Jones 的《網路安全自動化：工具與技術》提供了利用人工智慧提高生產力的實用方法。另一個有價值的資源是關於人工智慧驅動的安全分析效率的 EMA 影響簡報。

  6. 安全分析中支持和反對人工智慧的論點

    雖然人工智慧在安全分析方面的好處是巨大的，但必須考慮潛在的風險。伊隆馬斯克警告：「人工智慧出錯的後果是嚴重的，因此我們必須主動出擊，而不是被動應對」。這凸顯了在整合人工智慧時需要強大的風險管理框架。

    • 支持者的觀點

    支持者認為人工智慧顯著提高了威脅偵測的準確性，減少了誤報，並增強了整體安全態勢。人工智慧的整合可以實現快速回應和更好的資源利用，使其成為現代網路安全的重要工具。

    • 批評者的擔憂

    批評者指出人工智慧可能被惡意使用，並指出隨著人工智慧變得越來越先進，網路攻擊者的技術也越來越先進。薩姆·奧爾特曼 (Sam Altman) 表示：「人工智慧可以設計新型生物病原體…侵入電腦系統。這些都很可怕。這強調了監管和道德考慮的重要性。

    • 平衡視角

    平衡這些觀點不僅涉及關注技術進步，還涉及納入法規和道德準則。麗塔·西蒙斯（Rita Simmons）撰寫的《人工智慧和網路安全：最大化資源利用》等書籍可以提供平衡的觀點，詳細介紹人工智慧在網路安全方面的好處和潛在風險。

    透過將人工智慧驅動的分析融入其安全框架，組織不僅可以領先於威脅，還可以優化其資源和成本。人工智慧在網路安全領域的持續發展和整合對於不斷變化的數位威脅格局至關重要。

過去一年人工智慧安全趨勢與發展

  • 基於人工智慧的攻擊方法增加

    • 攻擊者採用人工智慧技術

    在過去 12 個月中，網路攻擊者越來越多地使用人工智慧來增強他們的方法。這一趨勢在 2023 年初開始變得明顯。人工智慧生成的深度偽造品透過模仿企業環境中的高階主管聲音和影像，使安全性更加複雜。

    人工智慧也使得社會工程攻擊變得更加有效。到 2023 年 6 月，為了逃避偵測而進行調整的多態勒索軟體數量激增。此類人工智慧增強型惡意軟體會不斷更改其程式碼，使傳統防毒軟體更難識別和隔離威脅。

    到 2023 年 9 月，人工智慧驅動的機器人正在執行大規模的拒絕服務攻擊。這些機器人使用機器學習來識別網路中最脆弱的點並即時利用它們。這顯示攻擊者如何利用人工智慧快速有效地繞過傳統安全措施。

    • 需要改進人工智慧防禦

    隨著攻擊者開始採用人工智慧，改進防禦的需求變得迫切。組織轉向人工智慧建立更好的防禦措施。到 2024 年 2 月，許多公司開始部署基於人工智慧的工具來預測和預防這些進階威脅。根據 Zscaler ThreatLabz 2024 年人工智慧安全報告，2023 年 4 月至 2024 年 1 月期間，人工智慧/機器學習交易量激增 595%，說明了這種轉變。

    網路安全中的人工智慧不僅對人工智慧驅動的攻擊做出反應。它還不斷發展預測措施，以便在威脅出現之前預見並消除威脅。考慮到 86% 的受訪者對傳統方法的信心較低或中等，這種適應性方法至關重要。

  • 監理變化和合規需求

    • 影響網路安全中人工智慧的新法規

    網路安全領域人工智慧的監管環境也發生了顯著變化。在過去的一年裡，新的法規塑造了企業如何部署人工智慧來實現安全。到 2023 年 3 月，歐盟針對網路安全中的人工智慧應用推出了更嚴格的指導方針，強調資料隱私和道德人工智慧使用。這些指南旨在減少人工智慧的潛在濫用，同時促進創新。

    到 2023 年 6 月，美國緊接著更新了網路安全框架。這些更新強調了人工智慧透明度和問責制的重要性。這些法規要求公司記錄人工智慧決策過程，並確保人工智慧系統不會侵犯用戶隱私。這些變化強調公司需要及時了解合規標準，以避免巨額罰款和法律挑戰。

    • 需要隨時了解合規標準

    鑑於這些監管變化，保持合規性變得更加複雜但至關重要。組織現在需要定期審核其人工智慧系統，確保它們符合不斷變化的標準。這需要記錄資料流、保護資料儲存並實施強大的隱私措施。

    到 2023 年 8 月，合規性成為許多公司的首要任務，尤其是在金融和醫療保健等處理敏感資料的行業。由於製造業、金融和服務業在人工智慧交易中佔據相當大的份額，這種轉變凸顯了廣泛的影響。公司必須投資於合規技術，並對員工進行新準則的培訓，以保持合規性並防範人工智慧驅動的威脅。

  • 保安人員高級培訓

    • 培訓網路安全團隊處理人工智慧工具

    隨著人工智慧在網路安全領域的興起，安全人員的培訓變得更加重要。去年，重點已轉向為團隊提供有效管理和利用人工智慧工具所需的技能。到 2023 年 4 月，企業開始推出針對人工智慧的培訓計劃，強調需要了解人工智慧的功能和限制。

    這種培訓通常包括實踐研討會、線上課程和專注於人工智慧驅動的安全技術的認證。網路安全專業人員一直在學習如何部署和配置基於人工智慧的系統、解釋人工智慧發現以及快速有效地回應人工智慧識別的威脅。

    • 專注於提升管理基於人工智慧的安全任務的技能

    提高現有員工的技能已成為許多組織的關鍵策略。到 2023 年 10 月，公司開始加強對員工進行網路安全人工智慧應用教育。這種技能提升的措施不僅對於提高安全團隊的技術專業知識至關重要，而且對於填補人工智慧網路安全領域日益擴大的知識空白也至關重要。

    鑑於只有 12% 的安全專業人員認為人工智慧將完全接管他們的工作，因此相當多的人將人工智慧視為可以增強他們抵禦威脅的能力的工具。因此，公司優先考慮人工智慧素養和實踐技能，確保其團隊能夠有效管理和利用基於人工智慧的安全工具。

    過去一年人工智慧安全領域的進展凸顯了動態且快速發展的格局。展望未來，組織保持敏捷、不斷學習和適應以跟上新出現的威脅和監管變化至關重要。

推動人工智慧在網路安全領域的發展

人工智慧正在透過改進威脅偵測、預測分析和自動回應來重塑網路安全。機器學習使防禦保持最新狀態，自動化為複雜任務釋放資源。人工智慧驅動的分析增強了威脅洞察力和安全框架。

本指南強調了將人工智慧整合到網路安全策略的重要性。採用這些技術可確保您的防禦強大、主動且適應性強。

評估您目前的網路安全措施並確定人工智慧可以增加價值的領域。開始培訓您的團隊有效管理基於人工智慧的工具。隨時了解最新的監管變化和人工智慧進步。

您的組織準備如何將人工智慧整合到其網路安全框架中？

現在是採取行動並保護您的數位前沿的時候了。

網路安全中人工智慧的未來：預測與準備

  • 網路安全中負責任的人工智慧

    在過去 12 個月裡，人工智慧在安全流程中的道德使用受到了越來越嚴格的審查。隨著人工智慧產生的威脅的增加，人工智慧工具的道德部署變得更加重要。主要科技公司現在專注於確保網路安全中的人工智慧應用不會侵犯隱私。吉尼·羅睿蘭 (Ginni Rometty) 恰如其分地說：「有些人稱之為人工智慧，但現實是這項技術將增強我們的能力。因此，我認為我們將增強我們的智能，而不是人工智慧。這導致人們加強提高人工智慧決策過程的透明度，確保系統的行為符合道德準則。

    「人工智慧並不能取代人類智慧；它是增強人類創造力和獨創性的工具。 – 李飛飛

    這句話強調了人們越來越關注負責任的人工智慧使用，以確保技術增強而不是取代人類決策。

  • 人工智慧與量子運算結合

    人工智慧與量子運算的整合已經取得了重大進展。量子電腦憑藉其龐大的運算能力有望徹底改變威脅偵測。在過去的一年裡，幾家科技巨頭啟動了項目，探索量子運算如何增強人工智慧的能力。例如，利用人工智慧模型的量子運算可以更快地識別和回應威脅，從而顯著增強整體網路安全層。

    「人工智慧（我指的不是狹義人工智慧）的進步速度快得令人難以置信。除非你直接接觸過像 Deepmind 這樣的組織，否則你不知道它有多快——它正在以接近指數的速度增長。發生嚴重危險事件的風險是在五年內。最多10年。 ——伊隆‧馬斯克

    這句話強調了人工智慧的快速進步，強調需要為即將到來的與量子技術的整合做好準備。

    在準備量子威脅方面，組織必須開始培訓其團隊並更新其安全協議。一種主動的方法涉及投資研究和理解量子密碼學，以抵消量子威脅的潛在風險。

  • AI中的零值架構

    零信任體系結構可確保預設不信任設備或用戶，而是看到與AI技術的整合不斷增長。在過去的一年中，朝著持續驗證的典範轉移。利用AI監視存取和活動可確保即時偵測到威脅。 AI驅動的零值系統不斷驗證每個裝置和用戶，根據觀察到的行為調整其回應。

    “企業安全的經常被低估，有時被低估的組成部分是網路檢測和響應（NDR）系統的關鍵作用。”

    埃里克·勒布朗德（Eric Leblond）的觀察結果揭示了AI在零信任框架中的重要性，從而確保了持續的監視和驗證。

    將AI納入零信託框架意味著採用機器學習演算法，這些演算法可以隨著不斷變化的威脅格局而發展。組織需要部署能夠即時威脅偵測和自動決策的模型，以增強安全協定。

  • AI平台之間的協作

    在過去的一年中，不同的AI安全工具之間的互通性得到了改善，這是由於需要在平台上共享威脅資料的需求。這項合作旨在創建一個具有凝聚力的網路安全生態系統，其中一個平台的見解可以使他人受益。增強這種互通性可確保更全面的威脅偵測和回應。

    約書亞·亞倫（Joshua Aaron）指出：「自從第一批化身以來，AI已經走了很長一段路。現在，它有可能通過幫助他們通過錯誤配置的軟體和設備來妥協的IT安全團隊為IT安全團隊提供令人難以置信的幫助。這凸顯了該產業改善AI平台之間協作的趨勢。

    組織應運行從各種來源匯總資料的協作威脅偵測計劃。確保其AI安全工具與其他工具相容，從而創造了強大的防禦能力，從而有助於搶先應對新興威脅。

    最後的想法在接下來的12個月中，將在網路安全中的AI整合中取得重大進步，強調倫理，量子計算，零信任框架和跨平台協作。為這些發展做準備涉及優先考慮道德AI，投資量子研究，在零信託體系結構中發展驗證方法以及促進協作以增強整體網路安全生態系統。

最後的想法

接下來的12個月有望在網路安全內的AI整合中取得重大進步，強調倫理，量子計算，零信任框架和跨平台協作。為這些發展做準備涉及優先考慮道德AI，投資量子研究，在零信託體系結構中發展驗證方法以及促進協作以增強整體網路安全生態系統。

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