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人工智能和机器学习在网络安全中的7种积极和消极影响

from Imagination Technologies, Jul. 26, 2021 – 

人工智能(AI)和机器学习(ML)技术如今已经成为人们日常生活的一部分,其中包括网络安全。在网络安全人员的手中,人工智能/机器学习(ML)可以识别漏洞并缩短事件响应时间。但在网络罪犯手中,人工智能/机器学习(ML)则可能会造成重大伤害。

以下是人工智能/机器学习影响网络安全的七种积极方式和七种消极方式。

人工智能/机器学习对网络安全的7个积极影响

(1)欺诈和异常检测:

这是人工智能工具在网络安全领域进行救援的最常见方式。复合人工智能欺诈检测引擎在识别复杂的骗局模式方面表现出色。欺诈检测系统的高级分析仪表板提供有关攻击事件的全面详细信息。这是异常检测的一般领域中极其重要的领域。

(2)电子邮件垃圾邮件过滤器:

防御性规则过滤掉带有可疑词语的邮件,以识别危险的电子邮件。此外,垃圾邮件过滤器可以保护电子邮件用户,并减少处理不需要的通信所需的时间。

(3)僵尸网络检测:

有监督和无监督的机器学习算法不仅有助于检测,还能防止复杂的机器人攻击。它们还有助于识别用户行为模式,以极低的误报率识别未检测到的网络攻击。

(4)漏洞管理:

管理漏洞(人工管理或使用工具)可能很困难,但人工智能系统使其变得更容易。人工智能工具通过分析用户行为、端点、服务器甚至暗网上的讨论来寻找潜在漏洞,以识别代码漏洞并预测攻击。

(5)防恶意软件:

人工智能技术帮助防病毒软件检测正常文件和不良文件,从而可以识别新形式的恶意软件,即使以前从未见过。虽然用基于人工智能的技术完全替代传统技术可以加快检测速度,但也会增加误报率。结合传统方法和人工智能可以检测100%的恶意软件。

(6)数据泄漏预防:

人工智能帮助识别文本和非文本文档中的特定数据类型。可以训练可训练的分类器来检测不同的敏感信息类型。这些人工智能方法可以使用适当的识别算法搜索图像、语音记录或视频中的数据。

(7)SIEM和SOAR:

机器学习可以使用安全信息和事件管理(SIEM)以及安全编排、自动化和响应(SOAR)工具来改进数据自动化和情报收集、检测可疑行为模式,以及根据输入自动响应。

人工智能/机器学习用于网络流量分析、入侵检测系统、入侵防御系统、安全访问服务边缘、用户和实体行为分析以及Gartner公司所描述的大多数技术领域。事实上,很难想象现代安全工具没有采用某种人工智能/机器学习技术。

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