《電子技術應用》
您所在的位置:首頁 > 通信與網絡 > 業界動態 > 人工智能在網絡安全中的 4 大優勢和挑戰

人工智能在網絡安全中的 4 大優勢和挑戰

2021-06-24
來源:網電空間戰
關鍵詞: 人工智能 網絡安全

在本文中,我們將討論網絡安全中的機器學習和人工智能。我們將研究人工智能的好處和挑戰、它們在網絡安全中的作用以及犯罪分子如何濫用這項技術。

  幾年來,網絡攻擊的頻率和規模一直在上升。自臭名昭著的大流行開始以來,我們看到了急劇的增長。

  隨著數據安全比以往任何時候都更加危險,越來越多的公司轉向人工智能,希望從黑客、網絡釣魚者和其他網絡犯罪分子那里獲得更強大的數字保護也就不足為奇了。

  順便說一句,人工智能不僅僅是增強網絡安全的能力。在此處了解有關 AI 的一些有趣事實。

  但首先,人工智能的主要好處是什么?

  一、人工智能的應用

微信圖片_20210624122957.jpg

  顧名思義,人工智能是由機器而非生物展示的智能。

  機器學習是人工智能的一個子類別,可識別模式并將其應用于解決問題。目前,AI 和 ML 都在多個領域成功實施,包括:銀行和金融、衛生保健、房地產、零售和電子商務、物流運輸、監視、制造業、娛樂和游戲、教育、數字營銷、軟件開發

  最后,人工智能和機器學習在網絡安全中不可或缺。

  二、 人工智能在網絡安全中的作用

  人工智能可以更準確地預測和抵御網絡攻擊,因為它可以快速處理大量數據。

  人工智能使現代企業能夠用更有效的解決方案取代傳統工具,從而提高生產力。因此,據報道人工智能在安全意識培訓中非常有效。

  考慮到特定網絡安全需求而開發的 AI 解決方案可以部署更具創造性和節省時間的技術,從而加快入職、在職培訓和指導過程。

  AI 驅動的導師可能會成功地扮演導師的角色,自動將一些任務分配給初級網絡安全專家并密切關注他們的進展。

  因此,人工智能解決方案將有經驗的從業者從監督和指導職責中解放出來,并允許專注于其他更復雜或更重要的任務。

  機器學習可以非常有效地對抗惡意軟件。它可以掃描大量現有惡意軟件的數據庫,并在出現新的、修改過的版本時阻止攻擊。

  AI 也擅長網絡監控。機器學習可以決定用戶行為,當發生意外情況時,將其標記為潛在威脅。

  您可能知道,人工智能在打擊網絡恐怖主義方面也顯示出很大的潛力。如今,政府、公司和大公司將希望寄托在人工智能上。

  人工智能技術被認為有助于改善國土安全和各州保護公民隱私權的能力。更重要的是,人工智能使專門機構能夠分析廣泛人群的活動并更迅速地識別潛在危害。

  人工智能和機器學習的最新發展擴大了進行網絡監控的能力,而無需花費大量資源。AI技術現在被廣泛用于通過IP網絡進行在線監控、接收、傳輸和處理數據。

  好消息是,人工智能可以在不侵犯隱私和數據保護人權的情況下進行監控。

  AI 允許加密視頻數據并防止數據濫用。

  人工智能在生物識別身份驗證中也發揮著重要作用,這有助于消除對密碼的需求。這可能是個好消息,因為驚人的 80% 的數據泄露與弱密碼和不可靠密碼有關。

  最重要的是,人工智能驅動的解決方案可以在威脅出現時立即發現和解決它們。因此,人工智能使網絡安全專家能夠積極主動并采用可用的最佳方法來消除威脅。

  此外,當需要更快地處理關鍵漏洞時,人工智能技術可以派上用場。在檢測應用程序、數據庫等中的弱點時,人工智能的效率提高了 40%。

  而且它們不僅僅是一些可能偶爾會破壞用戶體驗并妨礙安裝新功能更新的普通錯誤。我們談論的是黑客可能用來訪問用戶私人信息的可利用漏洞。

  盡管如此,通過機器學習,教系統如何有效地發現危險、逐行篩選惡意代碼并提出可以及時修補系統的可行解決方案變得更加容易。

  三、人工智能的主要挑戰

  盡管 AI 為網絡安全行業帶來了所有無可爭議的好處,但它絕不應被視為靈丹妙藥。人工智能不一定是終結網絡攻擊的全能解決方案。事實上,它也帶來了挑戰。

  首先,重要的是要記住人工智能技術并非無敵。如果黑客設法訪問它們,則可以操縱 Ai 執行的某些任務。例如,一個支持 AI 的程序可能會被欺騙,將惡意軟件或危險的用戶行為標記為安全或正常,或者相反。

  在用戶中非常流行的生物特征認證也可能被證明是危險的。落入壞人之手的生物識別信息可用于監視或其他侵犯用戶隱私的行為。

  與密碼不同的是,您無法對生物識別數據進行任何更改。這給用戶帶來了另一個問題。人工智能技術使我們能夠收集和處理比以往更多的數據。因此,它可能會導致數字隱私和安全性進一步惡化。

  AI 帶來的另一個挑戰是它的實際實施成本。由于大量人工智能仍處于其發展的初級階段并且處于試驗階段,因此與它相關的成本對于許多企業來說可能太高了。

  如果犯罪分子利用人工智能解決方案的力量會怎樣?這將使黑客能夠非??焖俚剡M行更大、更復雜的攻擊。與網絡監控和學習用戶行為模式一樣,犯罪分子也可以應用機器學習來確定某些網絡攻擊為何以失敗告終,并設計出更強大、更有效的攻擊模型。

  AI 還可用于創建類似于受信任軟件的惡意軟件。它可用于了解有關目標網絡模式的更多信息,并在不被檢測到的情況下執行危險攻擊。

  黑客還可以使用人工智能通過深度學習進行更強大的攻擊。當研究人員向AI 提供數百萬泄露的密碼并委托它生成新密碼時,該程序的成功率達到了驚人的 24%。

  四、改進安全措施的方法

  那些旨在增強其基于人工智能的網絡安全系統的公司應該投入足夠的時間和精力來配置強大的網絡安全政策。建立高效的網絡拓撲以更有效地管理所有用戶的網絡也很重要。

  這也將幫助網絡安全專家更快地定位和解決問題。人工智能本身可用于設計有效的網絡安全策略、政策和記錄網絡流量模式。

  最后,為了充分利用AI 驅動的系統和解決方案,公司應特別注意只雇用信譽良好且經驗豐富的軟件開發人員。有大量公司和個人開發商聲稱在開發人工智能網絡安全解決方案方面具有高素質和經驗,這使得選擇合適的服務變得更加困難。

  除非您擁有一支成熟的專業團隊,否則請務必仔細研究所有可用選項,切勿讓您的網絡安全程序開發靠運氣。

  最后但并非最不重要的是,那些使用人工智能和機器學習技術的公司和機構應該注意不斷改進和更新他們現有的解決方案。

  與任何技術一樣,人工智能驅動的解決方案往往比您想象的更快過時。因此,及時了解網絡安全領域發生的任何變化并及時實施修復和更新至關重要。

  那么,人工智能會接管網絡安全嗎?未來幾年,它肯定會在數字安全行業中發揮更突出的作用。到 2026 年,人工智能市場有望達到 350 億美元以上。而且由于它既強大又充滿希望,人工智能正在成為網絡安全行業不可或缺的一部分。

  人工智能為網絡安全部門提供了在盡可能短的時間內自動檢測威脅和數據泄露、預測和抵御惡意攻擊所需的工具。人工智能和機器學習的發展也有助于為初學者網絡安全專家提供及時和更有效的培訓,并使資深從業者能夠專注于更重要的任務。

  雖然相對年輕,但人工智能在增強網絡安全方面已經走了很長一段路。在這項有前途的技術最終能夠充分發揮其潛力之前,還有更多的挑戰需要克服并達到新的高度。




電子技術圖片.png

本站內容除特別聲明的原創文章之外,轉載內容只為傳遞更多信息,并不代表本網站贊同其觀點。轉載的所有的文章、圖片、音/視頻文件等資料的版權歸版權所有權人所有。本站采用的非本站原創文章及圖片等內容無法一一聯系確認版權者。如涉及作品內容、版權和其它問題,請及時通過電子郵件或電話通知我們,以便迅速采取適當措施,避免給雙方造成不必要的經濟損失。聯系電話:010-82306118;郵箱:aet@chinaaet.com。
热re99久久精品国产66热_欧美小视频在线观看_日韩成人激情影院_庆余年2免费日韩剧观看大牛_91久久久久久国产精品_国产原创欧美精品_美女999久久久精品视频_欧美大成色www永久网站婷_国产色婷婷国产综合在线理论片a_国产精品电影在线观看_日韩精品视频在线观看网址_97在线观看免费_性欧美亚洲xxxx乳在线观看_久久精品美女视频网站_777国产偷窥盗摄精品视频_在线日韩第一页
  • <strike id="ygamy"></strike>
  • 
    
      • <del id="ygamy"></del>
        <tfoot id="ygamy"></tfoot>
          <strike id="ygamy"></strike>
          欧美一区二区三区免费看| 亚洲大片在线观看| 欧美激情2020午夜免费观看| 国产日韩在线亚洲字幕中文| 99re视频这里只有精品| 久久频这里精品99香蕉| 国产日韩欧美精品综合| 午夜精品福利一区二区三区av| 国产一区二区三区高清播放| 国产精品久久久久久久7电影| 久久久精品欧美丰满| 欧美一区二区三区视频| 亚洲综合精品| 亚洲免费小视频| 亚洲美女免费精品视频在线观看| 久久成人综合网| 欧美成人一区二区三区在线观看| 亚洲视频网在线直播| 国产精品欧美在线| 亚洲免费精品| 香港久久久电影| 夜夜躁日日躁狠狠久久88av| 国产专区综合网| 国产精品v日韩精品v欧美精品网站| 久久久久久有精品国产| 久久激情五月激情| 久久精品道一区二区三区| 久久免费视频网| 麻豆精品传媒视频| 伊人成综合网伊人222| 欧美日韩一区二区视频在线| 久久午夜国产精品| 麻豆精品视频| 久久九九久精品国产免费直播| 欧美视频在线观看视频极品| 欧美成人免费播放| 久久躁日日躁aaaaxxxx| 欧美亚洲视频一区二区| 欧美日韩国产一区二区三区| 久久久国产一区二区| 欧美一区二区视频免费观看| 欧美午夜宅男影院在线观看| 伊人一区二区三区久久精品| 美女精品一区| 国产欧美精品日韩区二区麻豆天美| 亚洲永久免费视频| 国产精品爽爽ⅴa在线观看| 欧美成人一区二区三区片免费| 国产综合欧美在线看| 亚洲欧美国产精品va在线观看| 欧美大片在线看| 欧美制服第一页| 久久久久久久国产| 午夜宅男欧美| 在线播放亚洲| 亚洲精品永久免费精品| 久久成人精品视频| 国产一区二区三区黄| 亚洲欧美日韩精品久久久| 老司机免费视频久久| 欧美粗暴jizz性欧美20| 久久超碰97人人做人人爱| 欧美日韩一区免费| 在线国产精品一区| 欧美日韩成人激情| 欧美成人一区在线| 欧美午夜理伦三级在线观看| 国产伦精品一区二区三区高清| 久久激五月天综合精品| 性一交一乱一区二区洋洋av| 在线视频欧美日韩| 久久久久久999| 久久蜜桃香蕉精品一区二区三区| 亚洲国产精品女人久久久| 欧美日韩在线不卡一区| 久久久精品国产免大香伊| 欧美日韩一区二区三区在线| 欧美日韩国产色视频| 亚洲国产1区| 亚洲国产一区在线观看| 欧美日韩a区| 性欧美videos另类喷潮| 亚洲高清激情| 国产精品推荐精品| 亚洲国产一区在线观看| 亚洲一区二区三区中文字幕在线| 欧美激情一区二区久久久| 欧美日韩免费观看中文| 欧美在线视频不卡| 欧美日韩国产系列| 亚洲欧美成人一区二区在线电影| 国语自产精品视频在线看| 麻豆成人综合网| 久久综合激情| 国产精品男人爽免费视频1| 欧美精品一区二区精品网| 亚洲国产天堂网精品网站| 国产一区二区三区在线观看免费视频| 99精品国产福利在线观看免费| 亚洲高清不卡在线观看| 久久黄色网页| 欧美日韩亚洲天堂| 老司机午夜精品视频| 欧美在线视频一区二区三区| 亚洲午夜精品久久久久久浪潮| 久久久久久久欧美精品| 在线成人中文字幕| 好吊成人免视频| 欧美深夜福利| 1000精品久久久久久久久| 欧美午夜精品伦理| 亚洲欧美日韩久久精品| 在线看片第一页欧美| 亚洲精品小视频在线观看| 黑人巨大精品欧美黑白配亚洲| 欧美精品成人91久久久久久久| 久久综合九色综合网站| 免费看黄裸体一级大秀欧美| 亚洲欧美激情一区| 亚洲欧美制服中文字幕| 国产精品美女主播| 亚洲伦理网站| av不卡在线观看| 欧美一区二粉嫩精品国产一线天| 国产精品久久一级| 国产精品日韩在线一区| 欧美精品色一区二区三区| 亚洲欧美一级二级三级| 日韩视频在线观看一区二区| 欧美亚洲在线视频| 亚洲精品欧美| 国产中文一区二区三区| 国产精品久久久久久久久久ktv| 欧美少妇一区二区| 欧美亚男人的天堂| 国产精品揄拍一区二区| 一区二区国产在线观看| 亚洲精品一区二区三区av| 韩国精品在线观看| 国产亚洲女人久久久久毛片| 99视频热这里只有精品免费| 狠狠色2019综合网| 国产亚洲欧洲一区高清在线观看| 国产精品日韩精品| 欧美大片国产精品| 亚洲一区免费| 激情校园亚洲| 欧美日韩在线视频首页| 伊人久久综合| 一本色道久久88亚洲综合88| 亚洲日本一区二区三区| 欧美日韩国产美| 国产精品99久久久久久久久久久久| 99视频一区二区三区| 久久综合色影院| 午夜宅男久久久| 免费久久99精品国产自| 亚洲一区免费| 国产一区二区久久精品| 欧美国产日韩a欧美在线观看| 最近中文字幕mv在线一区二区三区四区| 亚洲免费在线| 亚洲女爱视频在线| 欧美性大战久久久久| 欧美日韩精品一区二区三区四区| 在线高清一区| 欧美日韩三级| 欧美黄色日本| 亚洲人成免费| 国产精品久久久久久久久免费| 久久频这里精品99香蕉| 亚洲激情在线激情| 韩国v欧美v日本v亚洲v| 久久久久久国产精品mv| 国产精品久久999| 亚洲精品永久免费精品| 欲色影视综合吧| 乱码第一页成人| 久久高清国产| 国产日韩欧美精品一区| 亚洲伊人伊色伊影伊综合网| 欧美一区日韩一区| 亚洲女人av| 亚洲精品男同| 欧美精品99| 欧美系列电影免费观看| 国产精品第一区| 国产伦精品一区二区三区四区免费| 日韩亚洲欧美成人一区| 欧美一区二区私人影院日本| 亚洲午夜久久久久久久久电影网| 午夜精品久久久久影视| 国产伦精品一区二区三区四区免费| 亚洲欧美区自拍先锋| 国产精品日韩在线一区| 久久国产精品亚洲77777| 国产精品综合av一区二区国产馆| 亚洲视频一二区| 宅男噜噜噜66一区二区| 国产精品一区二区黑丝| 一本一本a久久| 欧美在线国产| 翔田千里一区二区| 欧美日韩成人一区| 亚洲国产美国国产综合一区二区| 在线观看精品| 夜夜嗨一区二区三区| 欧美一区二区精品久久911| 欧美天堂在线观看| 久久综合99re88久久爱| 国产精品一区久久| 欧美专区在线观看一区| 欧美体内she精视频| 亚洲最新合集| 99热在线精品观看| 国产精品久在线观看| 欧美极品色图| 亚洲小视频在线观看| 久久五月天婷婷| 亚洲韩国一区二区三区| 久久av资源网站| 精品粉嫩aⅴ一区二区三区四区| 亚洲欧美日韩系列| 久久综合伊人77777蜜臀| 亚洲欧洲另类| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 99在线热播精品免费| 国内精品视频一区| 一区二区三区在线观看视频| 亚洲开发第一视频在线播放| 娇妻被交换粗又大又硬视频欧美| 日韩视频免费观看高清在线视频| 国内精品久久久久影院薰衣草| 亚洲精品视频一区二区三区| 欧美精品一二三| 日韩写真视频在线观看| 欧美精品一区三区在线观看| 韩国欧美一区| 亚洲级视频在线观看免费1级| 免费观看一级特黄欧美大片| 精品1区2区| 欧美激情一区二区三区四区| 每日更新成人在线视频| 亚洲欧美日韩成人| 欧美巨乳波霸| 中文国产成人精品| 伊人久久大香线| 黄色成人片子| 国产亚洲成av人片在线观看桃| 久久精品成人| 国产亚洲制服色| 国产精品麻豆va在线播放| 欧美va天堂va视频va在线| 欧美精品在线一区二区三区| 欧美日韩另类综合| 国产精品毛片在线看| 国产亚洲成人一区| 夜夜嗨av一区二区三区网页| 激情综合网址| 亚洲国产精品国自产拍av秋霞| 国产精品久久久久久久久久免费看| 在线亚洲欧美| 国产精品高潮呻吟| 最近看过的日韩成人| 亚洲一区二区精品在线| 亚洲影视在线| 99视频超级精品| 亚洲一区在线观看免费观看电影高清| 黄色亚洲在线| 激情懂色av一区av二区av| 日韩亚洲欧美一区二区三区| 亚洲精品乱码久久久久久蜜桃91| 久久另类ts人妖一区二区| 国语自产精品视频在线看抢先版结局| 久久综合久久美利坚合众国| 亚洲综合色丁香婷婷六月图片| 亚洲精品美女在线观看播放| 欧美高清影院| 在线日韩av永久免费观看| 欧美日本乱大交xxxxx| 欧美视频免费看| 蜜臀va亚洲va欧美va天堂| 久热精品在线| 欧美激情性爽国产精品17p| 99re亚洲国产精品| 亚洲精品日产精品乱码不卡| 欧美女同视频| 欧美aⅴ99久久黑人专区| 狠狠色狠狠色综合系列| 久久视频一区二区| 欧美日一区二区在线观看| 久久精品日韩一区二区三区| 国产午夜精品福利| 欧美日韩在线电影| 日韩一区二区高清| 国产精品永久免费观看| 欧美在线免费观看| 韩国成人理伦片免费播放| 亚洲激情视频网站| 国产麻豆视频精品| 亚洲欧美成aⅴ人在线观看| 狠狠干成人综合网| 欧美fxxxxxx另类| 一色屋精品视频在线观看网站| 蜜臀久久99精品久久久久久9| 欧美日韩成人在线观看| 欧美精品三级在线观看| 久久精品视频在线观看| 亚洲国产精品久久久久婷婷老年| 亚洲欧美日韩国产综合在线| 久久亚洲精品一区| 国产日产高清欧美一区二区三区| 国产精品久久久久aaaa樱花| 老司机67194精品线观看| 在线精品国产欧美| 久热综合在线亚洲精品| 亚洲一卡二卡三卡四卡五卡| 久热国产精品| 亚洲欧洲综合另类在线| 欧美激情影院| 欧美日韩不卡合集视频| 亚洲老板91色精品久久| 久久综合色综合88| 亚洲日本成人在线观看| 一级日韩一区在线观看| 国产精品亚洲综合一区在线观看| 在线一区观看| 久久久久国产成人精品亚洲午夜|