人工智能与机器学习 开创网络防护新时代

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[CCIDI新闻]随着互联网的技术革命，人工智能和机器学习已经逐渐从虚拟产品进入我们的生活，从测量步数的可穿戴设备到智能机器人，所有这些都在现实世界中发生。在可预见的未来，围绕机器学习和人工智能领域，以及真正的人工智能时代的到来，人工智能技术将在更多的领域发挥其不可估量的影响。

在网络安全领域，21世纪的黑客已经通过自动化技术发起了网络攻击，但是被攻击的企业或组织仍然使用人力来总结安全信息。传统的部署方法费时费力，但是在安全人员修复漏洞的过程中，攻击者仍然可以利用漏洞入侵系统，企业数据仍然受到威胁。为了迎接挑战，网络安全公司逐渐开始使用人工智能等新技术来优化安全防护系统，开创防护新时代。

道路状况评估和发展预测

首先，让我们看看gartner对信息安全现状的评估和预测:

1.从现在到2020年，由于企业信息安全团队的数字化管理能力存在问题，60%的数字化企业将直接发生信息安全事件。

2.从现在到2020年，60%的企业信息安全预算将用于威胁快速检测和安全应急响应。

3.从现在到2018年，25%的企业数据流量将绕过企业安全控制策略，直接从移动设备发送到云服务器。

4.2018年后，超过50%的物联网设备制造商仍然无法解决认证缺陷带来的安全问题。

因此，提出了一个新的信息安全标准(3a标准):自动化、安全分析和人工智能。

道路识别威胁

传统上，安全性只需要关注网络和终端，但随着应用程序的增加，智能移动设备(如手机、平板电脑、智能手表等)也随之增加。)，云和物联网，在使用它们时，必须在许多方面对它们进行保护。然而，需要防御的攻击区域在不断扩大，将来肯定会变得更大。

面对更大规模、更深层次的攻击，自动化的应用使得安全平台在检测到新的安全威胁后，无需人工干预，自动设计并实现对威胁的响应和控制。这可以有效地减少我们发现入侵活动所需的时间，并限制攻击者可能带来的风险和影响。

道路安全分析风险评估

通过深入分析和检测来自网络设备和终端设备的数据，以及检测异常数据来识别潜在威胁。通过设置正常行为的基线，可以区分恶意行为，并且可以通过进一步的分析来确定这些行为是否是恶意攻击。

道路新技术

Ibm的沃森超级计算机不仅可以分析企业的网络通信数据，发现恶意软件活动的痕迹，还可以通过自身的检测经验进行学习和改进。此外，安全研究人员可以通过安全白皮书、威胁情报和网络犯罪新闻来训练这个系统。经过自主学习和积累，沃森可以自动设计新的策略来检测威胁。目前，华生仍处于测试阶段，预计2017年将发展成为成熟的网络安全服务。

人工智能和机器学习帮助人类在海量数据中发现威胁。相信随着时间的推移，系统将变得更加智能，优化发现威胁的过程，并将误报的可能性降至最低。

来源：搜狐微门户