相关数据显示,到2021年底,所有商业企业应用中将有四分之三将使用人工智能。人工智能或铝现已广泛应用于各个行业。自动化,教育,客户服务以及类似的领域只是人工智能在许多领域中取得了巨大的成就。人工智能甚至在持续的网络犯罪斗争中发挥着巨大作用。那么如何使用人工智能改善网络安全?在本文中,我们将了解Al是最好的IT基础架构解决方案之一,它已为网络安全提供了必要的提升。
机器学习来检测网络威胁
为了阻止网络犯罪,组织需要有能力及早发现网络攻击,以防止对手试图达到的目标。人工智能包括广泛用于检测网络威胁的机器学习。它是通过分析数据,同时在攻击您的信息系统之前识别威胁来完成的。通过机器学习,计算机可以使用和调整基于接收到的数据的算法。因此,与人类相比,计算机将能够预测威胁并更准确地观察任何异常。
由于传统技术主要依赖于过去的数据,没有像AI这样的即兴创作领域。传统技术无法应对像人工智能这样的黑客的新技巧和新机制。此外,与人类相比,Al可以轻松,迅速地应对日益增长的网络犯罪案件。
Al身份验证和密码保护
密码是脆弱的控制,是人们帐户和黑客之间的唯一障碍。大多数懒惰的人都会在多个帐户中使用相同的密码,将其另存为草稿,而不进行更改。经过测试的生物特征认证可以更好地替代密码。但是,它们也不是那么方便。例如,面部识别系统会变得非常少,因为它可能由于新发型而无法识别用户。黑客可以通过使用社交媒体句柄中的用户图像来利用此漏洞,并利用它们绕过安全线。
这就是为什么开发人员使用人工智能来增强生物特征认证并通过消除其缺陷来使其可靠的原因。一个很好的例子是苹果在其iPhone X设备中使用的面部识别技术。该技术称为“面部识别”,通过神经引擎和内置的红外传感器处理用户的面部特征,从而起作用。人工智能软件通过识别关键模式和相关性来制作用户面部模型。苹果公司保证通过这项技术,黑客几乎不可能以任何其他方式欺骗Al并打开设备。苹果公司的IT安全解决方案以一种方式构建Al软件,使其甚至可以在广泛的照明条件下工作,并且可以补偿戴帽子,长发,新剪发等变化。
网络安全和铝
网络安全包括两个重要部分,它们确定组织的网络拓扑以及创建安全规则和策略。但是,两项活动都非常耗时。但是,各种IT基础架构服务现在都在使用人工智能来加速流程。Al通过学习和观察有助于建议安全策略的网络流量模式来做到这一点。这不仅有助于节省时间,而且还可以节省大量资源和精力,这些资源和精力可以应用于其他方面,例如技术进步和发展领域。
除此之外,人工智能还可以帮助检测缓冲区溢出。当应用输入的数据比通常在缓冲区中输入的数据多时,就会发生这种情况。由于员工的错误是造成数据泄露的主要原因,因此Al可以轻松检测到这些错误,以防止造成损害。
即使各种IT安全服务都在使用AI来改善其在网络犯罪方面的安全功能,但仍有改进的空间。例如,在检测异常的同时,A1可以在初始阶段帮助防止未经授权的访问或检测恶意软件。但是,软件公司和安全公司将继续利用人工智能来缩短检测时间,提高检测率,防止恶意软件传播,提高客户安全性并保护系统。尽管人工智能仍然需要改进和改进,但它已经对网络安全领域产生了巨大影响。
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