人工智能威胁检测如何改变企业网络安全
现代网络安全取决于两个因素：发现真正的人工威胁，并在其损害企业之前将其消除 。威胁理论上 ，检测这听起来很简单 ，何改但将这些因素付诸实践则完全是变企另一回事。
日益复杂的业网基础设施 、依赖关系和访问需求 ，络安催生出新的人工 、更微妙的威胁攻击向量 ，这些向量可能被攻破。检测软件发布 、何改补丁和更新后 ，香港云服务器变企零日攻击频频出现 。业网人为错误以及恶意软件感染的络安下载、可疑网站和网络钓鱼攻击带来的人工社会剥削 ，始终令人担忧 。即使是服务器和物联网设备等新硬件 ，出厂时也预装了潜在的漏洞 。与此同时，企业面临的潜在后果比以往任何时候都要严重 ，需要解决的合规性和法律问题也日益多样化 。
传统的源码下载安全方法往往不足以应对最新出现的威胁 。
现代人工智能技术正在迅速崛起 ，能够提供快速的威胁检测、准确的威胁判定 、即时响应以有效应对威胁 ，并实时适应不断变化的威胁 。人工智能还可以主动分析漏洞和活动，以预测并预防潜在的攻击 。网络安全基础设施化解的每一个威胁 ，都能为企业节省大量成本。服务器租用
什么是人工智能威胁检测 ？
人工智能驱动的威胁检测涉及网络安全系统的创建 、训练 、部署和管理 ，以加速准确的威胁检测和缓解 。此类系统使用机器学习 (ML) 分析整个企业的大量活动数据 。ML 算法分析涉及的活动数据可以包括以下内容 ：
网络流量模式和数据包有效载荷 。应用程序或其他配置效果 。数据访问和内容效果 。用户行为。人工智能威胁检测的建站模板关键在于机器学习的分析能力。实际上，人工智能威胁检测能够学习环境中的正常（或允许的）行为 ，理解一系列现有威胁 ，并寻找与历史基线的偏差或异常 。这些差异或异常有时过于细微 ，传统安全工具无法检测到 ，却可能预示着潜在的恶意活动。
一旦机器学习算法发现潜在威胁，网络安全平台的人工智能层就可以自动自主采取行动。源码库人工智能响应可以包括以下内容 ：
拒绝访问数据或应用程序 。禁止对数据或应用程序进行未经授权的更改 。停止网络流量或用户访问。创建详细的异常日志 。通知安全团队进行进一步调查 。人工智能驱动的威胁检测还可以随着时间的推移不断改进和完善其决策 。它可以从历史数据中学习——定期更新活动基线并调整警报以适应不断变化的正常活动水平 。它还可以从人工反馈中学习 ，使安全团队能够响应人工智能生成的警报 ，并利用人工判断进一步完善警报和响应 。免费模板例如 ，如果 X 活动看起来可疑，并且人类专家确定 Y 是合适的响应，则相应地调整对 X 活动的未来响应。
人工智能威胁检测的优势
人工智能驱动的威胁检测提供了许多商业优势 ，包括 ：
速度更快。机器学习因其快速处理和分析海量信息的能力而备受认可。这使得机器学习能够快速学习并快速检测威胁 ，这对于缓解现代安全威胁至关重要 。人工智能还可以快速采取行动 ，对感知到的威胁做出适当的响应 ，并提醒安全团队进行更深入的评估 。更高程度的自动化 。人工智能驱动的威胁检测充分利用了自动化功能 ，使安全平台能够快速自主地采取行动 。人工智能平台可以处理威胁检测以及漏洞分析 、补丁管理和事件响应 。这使得人类安全人员能够专注于监控环境、关注实际事件，并考虑更具战略性的活动 ，而不是持续的警报“救火” 。更高的准确性 。机器学习为商业分析带来的准确性和洞察力 ，同样适用于网络安全 。人工智能驱动的威胁检测能够洞察模式 ，并发现传统工具可能遗漏的异常 。此外 ，人工智能可以降低误报率 ，从而增强对威胁存在和响应的信心 。主动威胁管理 。机器学习分析提供的分析和洞察可以在攻击发生之前识别潜在的漏洞和可能的攻击媒介。它甚至可以预测可能的攻击 。这使得安全专业人员能够主动（而非被动）地预防威胁并增强安全态势 。自适应行为 。人工智能驱动的威胁检测平台可以从分析数据、不断变化的环境和人类安全响应中学习 。这使得机器学习模型和人工智能响应能够随着时间的推移不断改进 。它还能适应各个企业独特的风险承受能力、安全需求和响应要求。一致的响应 。人工智能驱动的威胁检测减少了对人类判断和响应的依赖 。这可以减少人为错误的重大影响，并确保对威胁做出更可预测和一致的响应 。这有利于业务连续性和法规遵从性。人工智能如何用于企业威胁检测
AI在数据分析和自适应工作流自动化方面展现出了非凡的能力 。这些能力正受到 AI 设计人员的青睐 ，并已在各种 AI 驱动的网络安全工具中得到应用 ，其中包括 ：
攻击模拟。生成式人工智能可以制定并发起针对组织的模拟攻击 。这使得网络安全专家能够测试现有的防御措施 ，发现并验证潜在的漏洞 ，并通过压力测试和进一步训练人工智能驱动的威胁检测系统来增强威胁检测模型 。网络安全 。 网络检测和响应系统使用人工智能来监控网络流量 ，分析流量来源和模式，检查网络数据包有效载荷 ，并识别可能规避传统网络安全工具的复杂而隐蔽的威胁 。端点安全 。端点检测和响应 ( EDR ) 系统使用人工智能来管理笔记本电脑 、台式机和其他设备等端点设备 。EDR 系统可以分析设备活动和用户行为模式 ，以检测并响应潜在威胁或恶意活动 。基础设施安全 。安全信息和事件管理 ( SIEM ) 系统使用人工智能 (AI) 分析来自硬件和应用程序的安全日志 。通过学习正常行为并了解常见异常 ，SIEM 平台可以快速分析和识别整个企业基础设施中发生的潜在威胁 。物理安全。物理威胁（例如设备篡改或盗窃）通常被忽视为网络安全威胁 。人工智能驱动的图像和视频分析可以识别面部或其他生物特征，基于生物特征验证角色或访问权限，并在有人行为不当时向安全人员发出警报。如何实施人工智能威胁检测系统
每个企业及其需求各不相同 ，因此没有单一的方法可以将人工智能驱动的威胁检测系统部署到企业安全基础设施中 。正确的实施需要战略规划、技术知识和持续改进 。然而 ，有一些重要的指导原则可以帮助改善实施结果 ，包括：
以终为始。任何项目都需要一个目标 。确定企业必须使用人工智能系统应对的威胁类型 ，以及人工智能系统的预期目标（例如自动识别和缓解威胁），并为人工智能系统设定适当的范围 。定义成功。思考定义成功实施AI系统的标准 。这可能涉及一系列相关指标的选择——例如检测到的威胁 、缓解的威胁，甚至是两者的比率 。这些指标通常可以在AI系统的管理仪表板中配置和显示 。任何偏离成功标准的情况都可以为部署后进一步调查和系统改进提供依据 。选择人工智能系统 。必须构建或选择合适的人工智能威胁检测系统——通常需要经过仔细的比较 、评估和概念验证 (PoC) 试验 。可以根据异常检测 、模式识别或行为分析等检测能力来选择人工智能系统 。此外 ，还可以选择能够与现有安全基础设施良好集成或与其他传统安全工具协同使用的系统 。组织和准备训练数据。人工智能系统需要训练 ，因此识别 、收集和准备所需数据（包括系统 、网络和用户活动日志）至关重要。与大多数人工智能训练一样 ，数据需要清洗 、规范化和转换 ，以创建统一的格式和内容 。访问和准备训练数据时 ，请务必遵守所有数据保护和隐私准则 。训练并验证人工智能 。使用准备好的训练数据来训练人工智能系统的机器学习模型。这可能需要一些时间和精力 。通过检查其准确性和性能来验证训练好的模型 。监控模型的持续性能，并根据新的威胁或基线需求定期更新训练 。部署人工智能 。一旦训练并验证完毕 ，人工智能系统即可投入生产 。这通常需要与其他安全工具（例如 SIEM 平台或入侵检测/防御系统）进行一定程度的集成。制定一个易于理解的回滚计划 。务必仔细配置人工智能 ，并开发合适的警报和自动化工作流程 ，以处理人工智能训练识别的任何威胁。这可能需要一段时间的测试或蓝绿部署，以确保人工智能按预期运行 。监控并更新人工智能。部署后 ，应持续监控人工智能系统 ，以确保其正常运行，并识别潜在的改进领域——例如改进自动化工作流程或提高某些威胁识别的准确性 。任何人工智能都需要定期更新模型——随着条件和威胁的演变，保留并重置新的基准 。培训安全人员 。人工智能驱动的威胁检测旨在补充而非取代人类安全团队 。务必为员工提供全面的人工智能工具及其使用培训 ，例如创建自动化工作流程和人工智能训练程序 。人工智能系统应该是可解释的 ，员工应该清楚地理解人工智能是如何做出决策的 。人工智能威胁检测系统的挑战和局限性
尽管人工智能驱动的威胁检测具有诸多优势和功能，但它仍面临着一些挑战，企业和技术领导者在实施之前应该仔细考虑这些挑战，尤其是在网络安全等关键任务领域 。常见的挑战和局限性包括 ：
数据隐私。人工智能访问 、存储和分析海量数据 。这些数据通常对企业而言非常敏感 ，并且可能包含用户的个人身份信息 。存储 、访问 、使用和传输这些海量数据的方式必须遵守现行的监管义务和立法框架 。强有力的数据保护和保留政策必不可少 。合乎道德的使用。与数据隐私挑战一样，人工智能驱动的威胁检测系统生成 、访问和使用的数据必须仅由授权人员用于可接受的商业目的 。必须防止将安全数据和分析用于其他目的 ，例如查找和利用商业竞争对手的漏洞 。可解释性 。所有人工智能面临的一个持续挑战是可解释性——即理解人工智能实际运作方式以及如何利用数据进行决策所需的透明度。可解释性能够建立信任 ，并让企业展现对人工智能平台的信心 。缺乏可解释性会削弱企业领导者、员工、合作伙伴 、用户和其他利益相关者的信任 。偏见 。机器学习算法可能强大而有效 ，但它们的优劣取决于用于训练它们的数据 。训练数据中的偏见可能导致人工智能做出不准确 、不公平或歧视性的决策 。负责构建和训练人工智能系统的数据科学家和开发者必须仔细筛选训练数据 ，以消除潜在的偏见 ，因为偏见可能会影响评估结果 。人工智能攻击者 。虽然生成式人工智能可以用来模拟攻击 ，但恶意行为者也可以使用人工智能工具发起真实攻击，查找并利用漏洞 。一些人工智能攻击机制可以用来欺骗人工智能驱动的威胁检测系统 。网络安全专家必须警惕人工智能工具被武器化 。如何评估人工智能威胁检测解决方案
除了成本、支持和易用性等日常问题外 ，首席信息安全官 (CISO) 及其团队在采用人工智能威胁检测系统之前 ，还应仔细评估其关键要素 。CISO 可能会寻求以下常见问题的解答 ：
系统会检测哪些类型的威胁 ？首先要考虑需要检测哪些威胁 ，然后考虑能够应对这些威胁的工具 。常见的威胁类型包括恶意软件 、网络钓鱼、网络入侵 、内部攻击 、系统和用户行为分析 、异常检测和模式识别 。该系统的性能特点是什么 ？确定平台的具体特性和功能——例如有效的实时威胁检测和缓解 、培训选项和要求、改进学习和适应新威胁或变化威胁的能力 ，以及扩展以处理更大量安全或威胁数据的能力 。系统的准确性如何 ？即使是最好的人工智能威胁检测系统也并非完美无缺 。评估平台的准确性 。这可能需要部署概念验证 (PoC) ，以确定平台能否发现并阻止所需的威胁类型 。此外 ，平台应尽量减少误报 。考虑新算法的发布或更新频率 。该系统是否与现有的安全基础设施集成 ？考虑一下人工智能驱动的威胁检测系统与现有基础设施（尤其是恶意软件检测 、防火墙 、端点安全和 SIEM 工具等现有安全工具）的互操作性 。避免使用需要对安全基础设施其他元素进行根本性改变的系统 。系统可以自动化多少工作 ？人工智能驱动的威胁检测的核心部分是减少安全团队的工作量 。想想人工智能系统可以自动化多少任务 ，包括威胁检测和自主实时响应 。依赖人工监督的人工智能系统并没有充分利用人工智能的能力 。系统如何通信 ？即使是功能最强大 、自主性最高的安全系统也必须传达警报、生成报告并向安全团队提供适当的上下文信息 。评估人工智能驱动的威胁检测系统如何生成 、确定优先级并向分析师发送警报 。系统是否保持合规 ？考虑人工监督对人工智能系统的作用 ，并确保系统能够支持业务连续性和监管合规义务 。Informa TechTarget 高级技术编辑 Stephen J. Bigelow 在 PC 和技术行业拥有 30 多年的技术写作经验。