網絡安全是當今全球企業面臨的戰略挑戰。大流行加速的快速數字化帶來了攻擊面的擴張，從而強調了對網絡安全防御的需求。許多CISO從根本上關注一個無國界的相互關聯的生態系統。為了提高網絡安全防御的自動化程度，他們正在從安全平臺、開放協議等解決方案轉變為標準化的參考結構，以提高可見性和自學能力。

新時代網絡攻擊中使用的漏洞(2021年每天記錄50多個CVE)的顯著增長速度正在增加網絡安全 社區的壓力。以零日攻擊為主導的網絡攻擊呈指數級增長，導致基于簽名的靜態規則和算法無效。另外，云計算、物聯網和5G的使用正在導致日益復雜的商業環境和攻擊擴張。這為有效利用人工智能(AI)保護生態系統，與終端用戶建立網絡彈性關系創造了可靠的機會。統計研究表明，62%的攻擊是在對網絡系統造成重大損害后才發現的。

人工智能 ，包括機器學習和深度學習，支持以下算法加強網絡安全相關用例：

1，監督學習，包括基于輸入數據集的算法，已知輸出。例如，垃圾郵件分類、賬戶信用評分、防止虛假賬戶創建、威脅跟蹤等。

2，無監督學習算法，包括獨立分類數據，無需事先確定分類/預期輸出。例如，零日攻擊測試或用戶欺詐測試。

3，深度強化學習，包括與深度學習技術相結合，在不提前了解環境的情況下，創建獨立的網絡防御控制。例如，基于URL的自動網絡釣魚檢測、虛假數據注入、滲透攻擊、DOS/DDOS攻擊、基于云的多態惡意軟件檢測等。

4，在人工智能技術的支持下，網絡安全專家可以對大量數據/信息進行分析，識別關鍵事件，專注于防御網絡攻擊的優先事件。這也有助于實現未來的人機人工智能機器集成網絡安全框架。

隨著網絡攻擊變得越來越復雜，需要大規模配備防御策略，并提供跨云(和混合)基礎設施、SaaS應用、零信任環境、OT/IOT設備、網絡系統等的集成靈活性。考慮到這一點，企業應采取多管齊下的方法，有效利用人工智能技術提高網絡彈性。

這包括人工智能增強網絡必要性優先：

為了確定能夠通過人工智能增強的領域，企業應優先考慮與網絡戰略映射的業務風險。例如，在異構系統結構化和非結構化數據源的潛在空間中，基于人工智能的預測分析建立隱藏模式、威脅/異常檢測等。為了最大限度地保護企業的利益，必須確定應實施人工智能的領域。這種策略應該優先考慮直接關注的領域，而不是那些能夠逐步與人工智能控制和企業風險結構集成的領域。

建立統一人工智能網絡防御的跨企業環境參考框架：

網絡安全戰略應建立集不同網絡安全系統、策略和流程于一體的核心參考架構。以人工智能和非人工智能控制為基礎，對網絡威脅進行監控、檢測和響應。網絡安全控制參考技術藍圖的有效性必須與企業網絡安全戰略不斷映射。

識別與網絡安全相關的AI人工智能風險，并設置基線：

企業應將風險分析作為網絡安全初始人工智能控制設計的一部分，包括訪問管理、數據收集和人工智能流程管理。因此，必須概述識別人工智能產生的對抗性事件，并應以風險緩解計劃為基準。隱私、對抗性網絡安全、公平、透明、安全和第三方風險是人工智能需要考慮的主要風險。

投資于綜合網絡安全、人工智能及自動化技能：

由于網絡攻擊者將繼續使用支持人工智能的技術，他們應該適當投資于與網絡安全、人工智能技術和自動化相關的人才。對于從人工智能集成技術中獲得積極成果的專家來說，了解網絡安全領域的細微差并支持人工智能算法來抵御網絡攻擊是非常重要的。

簡而言之，網絡安全與人工智能的合理交叉更適用于管理企業的網絡安全形勢。然而，人工智能在網絡安全中的應用是基于學習的研究領域，并非沒有問題。事實上，研究已經將人工智能歸類為一把雙刃劍，要求企業有系統的方法識別和優先考慮人工智能風險，并緩解對這些競爭對手的控制。

以上內容來源于網絡上，由廣州軒轅宏邁編輯整理，如有侵權，請聯系刪除，如需了解更多行業資訊或者解決方案的，可在線客服或者來電咨詢，廣州市軒轅宏邁信息科技有限公司專注為各類企業提供信息化網絡工程、安防監控、綜合布線、弱電工程建設服務。主要包括計算機網絡工程、視頻監控工程、企業網絡綜合布線、弱電智能化一站式解決方案