人工智能將如何影響網絡安全？
人工智能的出現改變了IT，并將在未來繼續改變。
啟用AI的程序的基本原則是，他們可以收集數據，對其進行分析，在了解結果的基礎上做出決定并從結果中學習。這就是為什么將AI應用于網絡安全會給網絡安全帶來新的防御希望和進攻性挑戰的原因。
網絡安全正成為焦點，因為數據（消費者和業務）的指數級增長使數據泄露更為普遍。造成數據泄露的一些最常見原因是：
安全憑證薄弱或被盜，例如密碼
病毒，勒索軟件，網絡釣魚詐騙形式的惡意軟件。
社會工程學
內部威脅
IT系統配置不正確和用戶錯誤
通過易受攻擊的應用程序和
權限管理不當
越來越多的攻擊鼓勵在網絡安全中采用AI來帶來效率和準確性的數據防御?？梢灶A料的是，人工智能還為不良行為者提供了新功能。
人工智能使構建智能防御和威脅變得更加容易。
過去，黑客是技術嫻熟的程序員，可以編寫惡意軟件代碼并瀏覽復雜的安全協議。這已不再是這種情況; 現在，惡意軟件可以作為智能解決方案出售，只需要即插即用。這將非計算機專家黑客帶入了競爭，并最終增加了黑客的數量。
防御此類易于使用的智能威脅，需要一個智能解決方案。例如，使用基于AI的網絡監視工具，可以通過分析用戶行為，識別模式并識別網絡中的不正常行為并做出相應的反應來快速識別安全漏洞。它可以檢測，監視和關閉比人類可能更多的網絡攻擊媒介。
它是這樣工作的：AI模型將在組織的所有端點處攝取組織中每個應用程序的大量數據以開發配置文件。這有助于建立行為基準，因此，如果在規范上存在統計學上顯著的偏差，則算法會將其標記為進一步調查。
人工智能還可以促進生物識別認證。
生物識別
數字用戶的痛苦之一是構思，記住和定期更改強密碼。黑客已使用此痛點來滲透和破壞安全數據?？梢酝ㄟ^使用掃描指紋，視網膜或掌紋的生物特征登錄來彌補此漏洞。生物識別登錄可以單獨使用，也可以與密碼一起使用，以控制和監視訪問。
自動化現已應用于惡意軟件。他們現在可以使自動化的惡意軟件運行在最少的人工干預下，而不是親自進行直接的黑客攻擊。惡意軟件的自動化使它們變得更加頻繁，復雜和無情。
自動化的惡意軟件是對物聯網設備的威脅，隨著使用率的提高，安全漏洞有望成倍增加。物聯網設備特別受關注，因為制造商在制造產品時不會優先考慮安全性，而消費者在連接設備時很少考慮安全性。這使物聯網設備成為 互聯網攻擊流量的首要目標。
自動化可以節省網絡安全團隊的時間和金錢。網絡安全團隊執行許多需要自動化的例行任務。IT管理員不斷被重復發生的事件，內部威脅和設備管理職責所淹沒，這使他們花費了更多時間來完成更關鍵的任務。使這些平凡的任務自動化，不僅可以釋放人力資本資源，而且可以在短時間內并以更高的準確性獲得結果。
AI網絡安全人員配備研究
機器學習將使威脅搜尋適應不斷發展的惡意軟件。
惡意軟件通常是具有嚴格目的或協議的程序。黑客可以將AI應用于他們的編程，以適應每次攻擊并從中學習。啟用AI的惡意軟件還可以模仿IT系統中的人為或受信任元素來獲得進入。這使得構建具有混淆功能的多態惡意軟件更加容易。
惡意軟件檢測的關鍵資產是病毒定義或帶有惡意軟件標識符和特征碼的數據庫，有助于識別威脅。不良參與者可以使用機器學習來逃避檢測，但IT部門也可以使用它來快速識別風險。
網絡犯罪分子通常會調整其惡意軟件代碼，以越過安全軟件。很難識別出故意變相的惡意軟件。具有機器學習功能的惡意軟件數據庫可以檢測到惡意軟件，無論它是現有的還是經過調整的惡意軟件，系統都可以根據先前認為是惡意的事件將其阻止。
使用AI可以輕松識別不斷演變的威脅?？梢杂柧欰I系統在進入系統之前檢測勒索軟件和惡意軟件攻擊。一旦發現，便可以將它們與系統隔離。AI的預測功能超越了傳統方法的速度。
在網絡安全中使用機器學習可以帶來以下好處：
監控和分析多個端點以應對網絡威脅
在惡意活動表現為全面攻擊之前對其進行檢測
自動化常規安全任務
消除零日漏洞
基于AI的網絡安全至關重要。
凱捷咨詢研究所（Capgemini Research Institute）發現，三分之二（69％）的組織承認，如果沒有人工智能，他們將無法應對關鍵威脅。超過一半（56％）的高管表示，他們的網絡安全分析師對需要監視以檢測和防止入侵的大量數據點感到不知所措。此外，需要立即進行干預或無法由網絡分析師足夠迅速地補救的網絡攻擊的類型顯著增加，包括：
網絡攻擊正在影響對時間敏感的應用程序（42％的人說，它們上升了，平均增加了16％）。
自動化的機器速度攻擊以無法通過傳統響應系統抵消的速度變化（43％的報告增加了，平均增加了15％）。
人工智能已經被應用于網絡安全。當前正在使用的一些AI網絡安全應用程序包括：
垃圾郵件過濾器應用
網絡入侵檢測與預防
欺詐識別
僵尸網絡檢測
安全的用戶身份驗證
駭客事件預測
盡管組織的安全系統可能是安全的，但由于它與第三方（客戶，監管機構，供應商等）進行交互，因此通過這些途徑易受攻擊。據埃森哲（Accenture）稱，安全威脅的40％是間接的，因為威脅參與者將目標鎖定在供應鏈或業務生態系統中的薄弱環節。這就是組織需要可預測攻擊并快速響應的自動化智能解決方案的原因。