網(wǎng)絡(luò)安全是當今全球企業(yè)面臨的戰(zhàn)略挑戰(zhàn)。大流行加速的快速數(shù)字化帶來了攻擊面的擴張，從而強調(diào)了對網(wǎng)絡(luò)安全防御的需求。許多CISO從根本上關(guān)注一個無國界的相互關(guān)聯(lián)的生態(tài)系統(tǒng)。為了提高網(wǎng)絡(luò)安全防御的自動化程度，他們正在從安全平臺、開放協(xié)議等解決方案轉(zhuǎn)變?yōu)闃藴驶膮⒖冀Y(jié)構(gòu)，以提高可見性和自學(xué)能力。

新時代網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)安全 社區(qū)的壓力。以零日攻擊為主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)攻擊呈指數(shù)級增長，導(dǎo)致基于簽名的靜態(tài)規(guī)則和算法無效。另外，云計算、物聯(lián)網(wǎng)和5G的使用正在導(dǎo)致日益復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境和攻擊擴張。這為有效利用人工智能(AI)保護生態(tài)系統(tǒng)，與終端用戶建立網(wǎng)絡(luò)彈性關(guān)系創(chuàng)造了可靠的機會。統(tǒng)計研究表明，62%的攻擊是在對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)造成重大損害后才發(fā)現(xiàn)的。

人工智能 ，包括機器學(xué)習和深度學(xué)習，支持以下算法加強網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)用例：

1，監(jiān)督學(xué)習，包括基于輸入數(shù)據(jù)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(chuàng)建、威脅跟蹤等。

2，無監(jiān)督學(xué)習算法，包括獨立分類數(shù)據(jù)，無需事先確定分類/預(yù)期輸出。例如，零日攻擊測試或用戶欺詐測試。

3，深度強化學(xué)習，包括與深度學(xué)習技術(shù)相結(jié)合，在不提前了解環(huán)境的情況下，創(chuàng)建獨立的網(wǎng)絡(luò)防御控制。例如，基于URL的自動網(wǎng)絡(luò)釣魚檢測、虛假數(shù)據(jù)注入、滲透攻擊、DOS/DDOS攻擊、基于云的多態(tài)惡意軟件檢測等。

4，在人工智能技術(shù)的支持下，網(wǎng)絡(luò)安全專家可以對大量數(shù)據(jù)/信息進行分析，識別關(guān)鍵事件，專注于防御網(wǎng)絡(luò)攻擊的優(yōu)先事件。這也有助于實現(xiàn)未來的人機人工智能機器集成網(wǎng)絡(luò)安全框架。

隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊變得越來越復(fù)雜，需要大規(guī)模配備防御策略，并提供跨云(和混合)基礎(chǔ)設(shè)施、SaaS應(yīng)用、零信任環(huán)境、OT/IOT設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)等的集成靈活性。考慮到這一點，企業(yè)應(yīng)采取多管齊下的方法，有效利用人工智能技術(shù)提高網(wǎng)絡(luò)彈性。

這包括人工智能增強網(wǎng)絡(luò)必要性優(yōu)先：

為了確定能夠通過人工智能增強的領(lǐng)域，企業(yè)應(yīng)優(yōu)先考慮與網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)略映射的業(yè)務(wù)風險。例如，在異構(gòu)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源的潛在空間中，基于人工智能的預(yù)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(yè)的利益，必須確定應(yīng)實施人工智能的領(lǐng)域。這種策略應(yīng)該優(yōu)先考慮直接關(guān)注的領(lǐng)域，而不是那些能夠逐步與人工智能控制和企業(yè)風險結(jié)構(gòu)集成的領(lǐng)域。

建立統(tǒng)一人工智能網(wǎng)絡(luò)防御的跨企業(yè)環(huán)境參考框架：

網(wǎng)絡(luò)安全戰(zhàn)略應(yīng)建立集不同網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)、策略和流程于一體的核心參考架構(gòu)。以人工智能和非人工智能控制為基礎(chǔ)，對網(wǎng)絡(luò)威脅進行監(jiān)控、檢測和響應(yīng)。網(wǎng)絡(luò)安全控制參考技術(shù)藍圖的有效性必須與企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全戰(zhàn)略不斷映射。

識別與網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的AI人工智能風險，并設(shè)置基線：

企業(yè)應(yīng)將風險分析作為網(wǎng)絡(luò)安全初始人工智能控制設(shè)計的一部分，包括訪問管理、數(shù)據(jù)收集和人工智能流程管理。因此，必須概述識別人工智能產(chǎn)生的對抗性事件，并應(yīng)以風險緩解計劃為基準。隱私、對抗性網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)安全、人工智能及自動化技能：

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

簡而言之，網(wǎng)絡(luò)安全與人工智能的合理交叉更適用于管理企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全形勢。然而，人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用是基于學(xué)習的研究領(lǐng)域，并非沒有問題。事實上，研究已經(jīng)將人工智能歸類為一把雙刃劍，要求企業(yè)有系統(tǒng)的方法識別和優(yōu)先考慮人工智能風險，并緩解對這些競爭對手的控制。

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