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人工智能和自动化

2024-04-05 21:59:49 • 阅读 打赏

了解人工智能和自动化技术如何提供丰厚的回报，但必须谨慎对待，以了解和最小化相关风险。

近年来，人工智能 （AI） 和自动化技术的发展极大地重塑了应用程序安全。一方面，人工智能和自动化的进步加强了安全机制，缩短了反应时间，增强了系统弹性。另一方面，人工智能和自动化的挑战造成了可利用的偏见、对自动化的过度依赖，并扩大了新出现的威胁的攻击面。

正如我们所看到的，在重新定义安全场景时，这些技术具有巨大的价值和不断增长的潜力，但我们不能忽视也存在许多挑战。说实话，每一项新技术都会为漏洞利用带来新的机会，除非得到解决，否则将损害其寻求改进的安全性。让我们来探讨一下 AI 和自动化技术如何帮助和损害应用程序安全性。

增强的威胁检测

AI 已经从基本的异常检测发展到主动威胁响应和持续监控。由于网络安全团队通常需要事半功倍，再加上需要更高的资源效率，因此 AI 威胁检测对于应对组织面临的日益复杂和复杂的网络威胁至关重要。

人工智能驱动的工具提供实时攻击检测并保持持续观察，这在威胁可能突然和意外出现时至关重要。它们的自适应学习使人工智能技术能够更快地识别模式，并采取主动行动来避免或降级潜在的威胁和攻击。此外，从过去的事件中吸取教训并适应新的威胁，使系统能够更好地抵御攻击，通过高级分析功能改进对安全漏洞或漏洞的检测。同样，向自动响应的转变也是对更有效资源管理需求的回应。

如表 1 所示，我们能够观察到 AI 检测的主要发展及其结果：

威胁检测的演变

年

AI 威胁检测的主要发展

主要挑战和进展

1950年代

Al的早期概念化

威胁检测应用受到限制;艾尔主要专注于符号推理和基本问题解决

1980年代

针对特定威胁类型引入了基于规则的系统和基本专家系统

受限于规则创建的复杂性和无法适应不断变化的威胁

1990年代

机器学习 （ML） 算法越来越受欢迎，并被应用于基于签名的威胁检测

支持向量机、决策树和早期神经网络用于签名匹配;对新的未知威胁的有效性有限

2000年代

引入使用异常检测算法的基于行为的检测

根据与正常行为的偏差，改进了对以前未知威胁的检测;区分合法异常和实际威胁的挑战

2010年代

深度学习的兴起，特别是用于基于图像的威胁检测的卷积神经网络;改进了 ML 在行为分析中的使用

提高基于图像的威胁检测的准确性;越来越多地采用监督学习进行恶意软件分类

2020年代

深度学习、强化学习和自然语言处理的持续进步;将 Al 集成到下一代防病毒解决方案中;增加威胁情报和协作式 Al 系统的使用

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