什么是网络安全人工智能？
人工智能（AI）网络安全是指网络安全服务利用人工智能和机器学习来加强保护。
在远程工作激增以及与之相关的互联网连接服务使用增加的刺激下，网络威胁的攻击面迅速扩大。事实证明，传统的基于签名的方法越来越无法有效地应对这些威胁。识别威胁，或等待用户发出通知，然后开发特征码来识别和应对威胁的速度太慢，使组织容易受到攻击。
这就是人工智能的作用所在。要对抗不断变化的新兴威胁，唯一的办法就是保护系统能够在威胁出现时主动检测到它们，并做出相应的调整。这种系统甚至可以在端点本身的边缘运行。
人工智能可以快速分析数以百万计的数据集，查找各种威胁，因此在这一层面将人类排除在外可以加快整个过程。它可以检测恶意软件、网络钓鱼或 "加密劫持 "的行为，而不是寻找已知攻击的特定软件签名，在 "加密劫持 "中，受感染的系统被引导为黑客挖掘加密货币。如果发现任何这些行为，人工智能就可以学习并改进其保护措施，从而提供更有效的网络安全。
什么类型的人工智能可用于网络安全？
并非所有标榜为人工智能的网络安全技术都是一样的。包括机器学习和神经网络在内的多种技术都属于这一范畴。这些系统寻找与恶意行为相关的模式，但使用不同的算法方法。人工智能可应用于端点级别，并跟踪黑客组织和暗网等已知威胁源的活动。它可以 "实时 "防范威胁，或仅仅提高集中分发的签名更新速度。
所有类型的人工智能在网络安全方面的关键都在于数据。人工智能的优势在于它能够分析包括端点、网络和共享服务在内的多个领域的大量行为信息。机器学习可用于建立 "正常 "行为模型，然后利用这些模型实时检测异常情况。不过，这些模型可以采用人工设计的算法或自我训练的神经网络，后者通过跨分层分析节点的深度学习来建立模型。
人工智能也可以通过多种方式实现。主要算法可以是静态的，端点在本地使用人工智能来检测新的威胁。或者，它们可以使用分布式模型，将这种方法与将结果上传到中央存储库的能力相结合，并在综合学习的基础上定期下载更新。这种方法会根据所有网络安全系统用户的数据不断发展保护功能。
人工智能在网络安全中的应用案例
可以通过多种方式部署人工智能，使组织网络安全受益：
入侵检测系统入侵检测系统可以比较人工智能衍生的 "正常 "网络行为模型，从而发现异常情况，这些异常情况表明外围漏洞造成了恶意流量。
人工智能可以在硬件层面内置到端点安全解决方案中，在新出现的威胁载体作为签名编码到安全软件中之前，就能保护设备免受威胁。
用于 IT 运营的人工智能（AIOps）系统可以整理来自多个来源的海量数据，使其能够检测恶意行为者，即使他们在个别情况下的行为不易察觉。
可以利用机器学习来创建先进的恶意软件分析工具 ，以跟上网络犯罪分子不断开发的日益复杂的黑客攻击和欺诈行为。
网络安全人工智能的创新
网络安全在利用人工智能的同时，网络犯罪分子也在利用人工智能，因此，不断改进技术就变得更加重要。最新的创新技术侧重于利用数据科学来不断赢得对抗网络威胁的军备竞赛，利用人工智能来提高其有效性。
网络犯罪分子利用人工智能更有效地隐藏其有效载荷，并在网络钓鱼攻击中更接近地模仿真实的通信和流量。网络安全人工智能必须能够对这些威胁做出反应，猜测征兆以继续提供保护。
网络安全人工智能可以自动进行风险缓解和检测，在发生威胁时提供无缝修复流程。风险预测领域有很大的发展空间，在这一领域，人工智能扮演着 "白帽 "黑客的角色，比网络罪犯更早发现潜在的弱点。
未来，自主人工智能将发挥越来越大的作用，减少对人类监督的需求。最先进的网络安全人工智能解决方案利用深度学习，采用神经网络而不是人类设计的算法。这些算法会自动产生创新。
最好的网络安全系统将人工智能作为其产品的核心，而不仅仅是将其作为一个额外的或插件。人工智能应该是一个核心组件，而不是附加在现有的传统产品上。
同样至关重要的是，人工智能网络安全功能要提供明确的优势，而不仅仅是营销。确保人工智能产品尽可能无缝地提供其优势，而不会影响员工的工作效率。它还需要保护机群中的所有设备，包括移动设备和物联网设备，同时不会造成性能和资源问题。
由于用于网络安全的人工智能会随着学习的深入而不断改进，因此越是成熟的设备就越能比新设备更好地发现威胁。Cylance® 人工智能已经发展到第七代，在数十亿个不同的威胁数据集中经过了多年的训练。而最近推出的网络安全人工智能则没有经过这么多的训练，因此效果较差。
如果您的组织已经实施了零信任安全（Zero Trust Security），那么您需要的网络安全人工智能就必须符合这一框架。例如，它需要与 "零信任 "启发式一起工作，以调整访问和权限。
与此相关，还要考虑人工智能的维护方式。是在端点本地运行，还是完全在云中运行？它只是改进签名，还是在威胁发生时实时进行防范？它是需要员工培训才能部署，还是相对无缝？最后，人工智能本身多久进行一次再培训？
真正的检验标准是解决方案在现实生活中如何与企业相匹配。您需要了解不同场景下是否有适当的攻击性级别，哪些用户可能需要调整，以及网络安全人工智能在离线场景下是否与在线场景一样有效。如果是离线，它能否在不需要连接的情况下防止零日恶意软件？这才是对网络安全人工智能的真正考验：它能在多大程度上增强组织的防护能力？
常见问题
什么是网络安全人工智能？
网络安全人工智能利用主动式机器学习来加强对新兴威胁的防护，而传统的基于签名的方法可能无法发现这些威胁。它可以监控活动，并从可疑行为中检测恶意软件，而不需要完整的代码配置文件。
人工智能如何用于网络安全？
人工智能应用于从设备和网络行为中收集的数据。将实时活动与组织及其用户的 "正常 "行为模型进行比较。不符合用户的异常情况就会被标记出来。考虑到组织和用户的行为，人工智能可以将误报和漏报降到最低。
人工智能在网络安全方面有哪些实例？
恶意软件在不断演变。人工智能可以通过与 "正常 "行为相比的行为方式来检测新的恶意软件，而不需要精确的代码签名。人工智能可以防范新的威胁，而不是采取追溯性行动。
人工智能还善于应对机器人试图接管账户或创建假账户的威胁。通过分析大量数据，人工智能可以区分善意的自动行为和恶意活动。
提前侦测威胁是人工智能有利于网络安全的另一个领域。人工智能监控的海量数据使其能够在入侵风险被利用之前就将其准确定位。
最重要的是，在网络安全中采用人工智能有助于确保许多远程工作人员使用的设备的安全。即使没有及时进行威胁签名更新，它也能提供保护。
人工智能会接管网络安全吗？
人工智能不可能完全取代网络安全，但它应该成为每项威胁防护措施的组成部分。将传统方法与人工智能相结合可提供全面的安全保护，但核心是人工智能。恶意黑客也在利用人工智能改进他们的网络攻击，这意味着人类网络安全专业人员需要持续监控威胁载体，以了解超出人工智能自身能力的方法。虽然人工智能不是成功的网络安全解决方案的唯一因素，但它现在已成为一个重要的核心组成部分，可提供更高级别的保护。
