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人工智能驱动的网络安全：展望检测、预防与预测的未来发展
发表时间：2024-07-25 11:45
在数字时代，对于人们和组织而言，最为关键的决策之一当属安全问题。网络威胁日趋繁杂，然而在风险管理上，更为普适的策略却未能与之同步。引入由人工智能驱动的网络安全——这属于网络安全范畴的一项革新理念，借助人工智能来优化监控、抵御以及预测网络犯罪。
认知计算与人工智能在网络安全领域的融合
回顾历史，全球网络安全的理念发生了显著变化。在安全发展模式的初始阶段，安全被视作一种被动的举措，主要致力于“在威胁出现后予以应对”。而在新技术蓬勃发展的当下，特别是随着人工智能的融入，这种策略相较于之前的被动策略，显得更为主动。基于人工智能的网络安全解决方案，能够以人类系统无法企及的方式进行侦测、学习以及响应。
提及网络安全中的人工智能，极有可能正在探讨一场即将来临的变革，这源于探测网络威胁的全新手段。人工智能能够进行搜索、理解、对比、剖析以及识别类别与异常值，并且能够自动执行曾经由人类参与的活动。
人工智能颇为有趣，其中一个出色之处在于其涵盖了机器学习，这对提升网络安全的速度和效率大有裨益。机器学习的优势在于它能够并且将会接受训练，并且会随着时间推移、环境变化以及威胁的演变而不断改进；尤为重要的是，与基于签名的方法不同，它具备这样的能力。
机器学习在网络安全中的部分应用包含：
异常侦测：机器学习能够通过判定违背预定义模式的典型使用或行为，助力识别安全威胁，并通知安全人员。 恶意软件分析：机器学习还能够对恶意软件或软件，比如病毒、勒索软件或间谍软件，以及软件的来源、目标和含义进行分析。 威胁情报：它能够从博客、论坛、社交媒体网络、“暗网”或者其他任何来源获取信息，并将其提炼成为一组有关潜在的新威胁或现有威胁的情报报告。
人工智能能够更高效地侦测威胁，保护数据和网络免受网络威胁的侵扰，正逐渐成为信息安全的前沿性解决方案。
网络安全侦测中的人工智能
侦测通常被视作网络安全的首要层级，因为它有助于识别威胁和潜在的安全漏洞。人工智能通过运用机器学习技术对来自网络流量和用户活动的数据进行分析的机制，来增强这种能力，旨在识别由黑客攻击引发的行为异常。
与已经确定所需威胁模式和框架的传统方法不同，人工智能能够凭借其识别的异常信息模式，向组织通报任何全新的或正在浮现的威胁。
预防是遏制网络空间威胁的首要步骤。在侦测到威胁后，可以通过人工智能触发的应对措施来消除威胁，例如隔离受影响的网络或设备，并修补其他漏洞。通过观察与用户的交互，人工智能模式能够改进其保护步骤或预防程序，不给攻击者可乘之机。
预测过程需要依据当前的趋势和过往的信息，对未来的威胁和风险采取预测性行动。在这一领域，如果运用预测分析来明确攻击可能发生的地点和方式，人工智能又能够大放异彩。它还有助于在被认为处于危险之中的脆弱区域构建防御，并有助于合理分配资源。
战胜道德难题
人工智能承诺给予坚不可摧的防护。然而，这里存在一个问题，这次是道德层面的。我们不会与朋友或家人共享密码，也不会允许他人未经许可使用自己的账户。从根本上说，我们能否在不侵犯隐私权、不加深与我们所创建的安全系统的纠葛的情况下，负责任地守护好我们的虚拟环境？这是一个难以轻易给出答案的问题，但其重要性不言而喻。
隐私问题：尽管人工智能需要能够侦测到此类威胁，但我们必须明确何时留意危险，以及何时开始收集信息，而这引发了隐私方面的忧虑。其需要公开数据、明确数据的使用和返还方式，并赋予用户对这些信息的控制权。 问责制：虽然人工智能能够迅速做出决策，可当事情未按预期发展或者组织出现失误时，该由谁来承担责任？我们能否把这些可能带来严重后果的错误归咎于算法？在人工智能的开发和运用中构建架构，对于规划如何创建更具责任性的人工智能至关重要。 偏见：倘若训练数据集本身存在偏见，那么人工智能也会对某些人群产生特定的偏向。从这个角度来看，我们从一开始就不能掉以轻心，必须明确并密切关注用于识别训练数据的标准，更要从一开始就制定措施，以防出现歧视的可能。
不能像往常那样对这些问题视而不见或者不采取行动。有一些关键的话题虽然敏感，但人工智能需要进行公开探讨，以便人们能够做出理性的决定，并依据这些技术制定具体的行为准则。这将是人工智能在不违背我们原则的前提下，帮助人们在数字领域更安全生活的唯一途径。
人工智能驱动的网络安全挑战
和其他任何网络安全方法相同，在网络安全中运用人工智能也存在一定的局限。人工智能驱动的网络安全虽具有变革意义，但也给组织带来了若干必须应对的挑战和限制：
对抗性人工智能：攻击者能够开发出更高级的人工智能类型，致使现有的恶意软件几乎难以被侦测到。 人工智能攻击：黑客能够利用人工智能来拓展其攻击的控制与协调范围，并将所选择的攻击类型提升到更大的规模。
误报：这是由于人工智能系统会迅速将某种行为判定为恶意行为，然而在现实中，这种行为是无害的；所以，在侦测到真实行为之前，可能会耗费大量的资源。这反过来会对业务运营造成阻碍。 错过的威胁：另一方面，人工智能可能无法识别真正的威胁，这使得人工智能模型难以从数据中学习并识别与威胁相似的特征。
敏感数据暴露：人工智能系统依据大量数据进行决策，这种未经授权的行为可能引发对隐私侵犯的担忧。 合规风险：使用人工智能来支持安全解决方案的组织必须满足像GDPR这样的法律要求。
固有偏见：已经明确人工智能模型会从数据集中学习来做出决策，所以，如果数据集中存在偏见，那么模型也会存在。 不公平的分析：由于收集的数据可能存在偏见，人类的行为可能会被人工智能视为恶意的。
复杂的集成：将人工智能融入到网络安全环境中，可能会遭遇在细化和成本方面的各类挑战。 技能差距：缺乏精通人工智能和网络安全的人才。因此，负责管理和维护人工智能工具的人才十分稀缺。
数据质量：尽管当下的数据科学能够构建令人瞩目的人工智能模型，但需要清楚的是，这些模型的准确性取决于其所提取的数据。不准确的信息可能导致决策措施无法有效应对安全威胁。 数据中毒：将安全威胁的线索整合起来，攻击者能够更改输入人工智能模型的数据，从而破坏安全系统。
自主决策：在借助人工智能做出决策的系统中，实际的法律效果也会产生影响，并存在损害和违规的风险。 问责问题：如果人工智能在分配资源时做出错误决策，那么谁应该负责这个问题十分常见，因此问责成为一个难题。
保持同步：本质上，计算机当前极易受到攻击，必须持续学习和更新才能适应目前的威胁。 资源强度：然而，持续学习需要相当强大的计算能力来执行各种运算，而且通常成本高昂，并非所有组织都能够承担。
攻击目标：还应当注意，包括人工智能系统在内的每一种技术都容易受到网络威胁，从而破坏其提供的安全性。 内部威胁：比如，怀有恶意的员工可能会决定“劫持”人工智能系统并更改其参数，甚至直接删除。
总结
基于人工智能的网络安全，标志着在应对网络威胁方面的重大进展。人工智能提供了一整套的安全解决方案，能够适应不断变化的网络危险特性，因为其融合了识别、预防和预测的能力。尽管存在一些阻碍，但人工智能在网络安全方面的优势是显而易见的；因此，其成为保护我们数字世界的必要手段。
人工智能驱动的网络安全未来潜力巨大。只要技术不断进步，安全系统就会更加先进和相互连接。量子计算的改进，也有可能通过快速的威胁侦测和响应能力来提升人工智能的功能。
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