A new tool for hackers – AI in cyberspace

不排除自動網絡釣魚攻擊的突然增加所造成的危機。由於人工智能(AI),機器學習和大數據,這種情況以更具體的內容和更高的準確性發生。當IT領導者將AI用於更高級別的安全性時,如果該技術落入壞人之手-壞蛋怎麼辦?

互聯網的興起和先進的計算技術意味著我們能夠觸發從天體物理學和生物系統到自動化和精確度等各個領域的複雜問題的精確解決方案。在這個快節奏的世界中,新的眨眼方式變得尤為重要,尤其是對於那些進行了數據豐富轉換的公司(例如,物聯網(IoT))而言,網絡安全是最重要的。

在很大程度上,檢測網絡異常的惡意軟件和檢測基於規則的系統的網絡簽名都依賴於文件簽名。安全性通常源於真實的病毒爆發-安全專家將惡意文件隔離開來並識別出獨特的簽名,從而幫助其他系統提高警覺和免疫力。對於基於規則的系統也是如此:根據潛在的惡意活動的經驗來設置規則,或者關閉系統以限制任何訪問以保持安全。這些方法的唯一問題是它們的反應性。黑客總是找到創新的方法來繞過已知規則。安全專家檢測到違規通常為時已晚。

人工智能撼動了網絡空間

傳統惡意軟件旨在在其發現其位置的每台設備上執行其有害功能。一個例子是noteti勒索軟件的爆發,其中立即感染了成千上萬台計算機。當攻擊者的目標是造成最大損失時,此方法有效。如果攻擊者有一個特定的目標,它就沒有效果。

但是,像人工智能這樣的破壞性技術的出現意味著我們的工具和應用程序對我們有了更好的了解。例如,iPhone X使用AI自動檢測面部。儘管這是一個主要功能,但它卻造成了一個複雜的難題,在此難題中,敏感數據更有可能落入錯誤的手中。如今,人們看到黑客使用相同的技術來開發可以查明數百萬用戶和目標的智能惡意軟件。

答:改變安全性的遊戲規則

隨著時間的流逝,攻擊變得越來越人性化,成功的機會也越來越大。黑客還開始使用AI來加速多態惡意軟件,從而導致代碼頻繁更改並使其不受歡迎。先進的策略允許黑客繞過安全措施來繞過面部防護和垃圾郵件過濾器,推廣偽造的語音命令以及異常檢測引擎。

好消息是,該情報還用於保護基礎架構。使AI網絡城市獨樹一幟的是它的適應性。智能網絡空間無需遵循特定規則。相反,它可以查看和學習模式。更好的是,AI可以直接集成到日常安全設備中,例如垃圾郵件過濾器,網絡入侵和欺詐檢測,多因素身份驗證以及事件響應。

人工智能已真正成為網絡空間的遊戲規則改變者。為了使網絡安全更加有效,人工智能可以在以下幾個特定領域提供幫助:

機器學習-人工智能和機器學習(ML)是兩個不同的世界;實際上,機器學習可視為AI的子集,主要用於提高智能。在提高網絡安全性時,它會自動填補技能差距以防止網絡攻擊。如果在網絡上檢測到任何惡意軟件,則會發送自動事件響應。此外,特定的AI機器人會完全阻止對網站的訪問。通過防止此類行為,AI可以提高Internet上組織或個人的安全性。

人工智能能夠識別產生最佳結果的正確數據。 

融合的技術和人道主義方法-最強大的安全方法結合了AI和人工干預的力量。機器學習就是一個很好的例子。人工智能有助於分解複雜的自動化流程,以進行檢測並適當應對攻擊。但是最終的挑戰是要以可預測和檢測攻擊的方式產生可測量的結果,然後再分析和阻止它們。

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