人工智能将如何影响网络安全？
人工智能的出现改变了IT，并将在未来继续改变。
启用AI的程序的基本原则是，他们可以收集数据，对其进行分析，在了解结果的基础上做出决定并从结果中学习。这就是为什么将AI应用于网络安全会给网络安全带来新的防御希望和进攻性挑战的原因。
网络安全正成为焦点，因为数据（消费者和业务）的指数级增长使数据泄露更为普遍。造成数据泄露的一些最常见原因是：
安全凭证薄弱或被盗，例如密码
病毒，勒索软件，网络钓鱼诈骗形式的恶意软件。
社会工程学
内部威胁
IT系统配置不正确和用户错误
通过易受攻击的应用程序和
权限管理不当
越来越多的攻击鼓励在网络安全中采用AI来带来效率和准确性的数据防御。可以预料的是，人工智能还为不良行为者提供了新功能。
人工智能使构建智能防御和威胁变得更加容易。
过去，黑客是技术娴熟的程序员，可以编写恶意软件代码并浏览复杂的安全协议。这已不再是这种情况; 现在，恶意软件可以作为智能解决方案出售，只需要即插即用。这将非计算机专家黑客带入了竞争，并最终增加了黑客的数量。
防御此类易于使用的智能威胁，需要一个智能解决方案。例如，使用基于AI的网络监视工具，可以通过分析用户行为，识别模式并识别网络中的不正常行为并做出相应的反应来快速识别安全漏洞。它可以检测，监视和关闭比人类可能更多的网络攻击媒介。
它是这样工作的：AI模型将在组织的所有端点处摄取组织中每个应用程序的大量数据以开发配置文件。这有助于建立行为基准，因此，如果在规范上存在统计学上显着的偏差，则算法会将其标记为进一步调查。
人工智能还可以促进生物识别认证。
生物识别
数字用户的痛苦之一是构思，记住和定期更改强密码。黑客已使用此痛点来渗透和破坏安全数据。可以通过使用扫描指纹，视网膜或掌纹的生物特征登录来弥补此漏洞。生物识别登录可以单独使用，也可以与密码一起使用，以控制和监视访问。
自动化现已应用于恶意软件。他们现在可以使自动化的恶意软件运行在最少的人工干预下，而不是亲自进行直接的黑客攻击。恶意软件的自动化使它们变得更加频繁，复杂和无情。
自动化的恶意软件是对物联网设备的威胁，随着使用率的提高，安全漏洞有望成倍增加。物联网设备特别受关注，因为制造商在制造产品时不会优先考虑安全性，而消费者在连接设备时很少考虑安全性。这使物联网设备成为 互联网攻击流量的首要目标。
自动化可以节省网络安全团队的时间和金钱。网络安全团队执行许多需要自动化的例行任务。IT管理员不断被重复发生的事件，内部威胁和设备管理职责所淹没，这使他们花费了更多时间来完成更关键的任务。使这些平凡的任务自动化，不仅可以释放人力资本资源，而且可以在短时间内并以更高的准确性获得结果。
AI网络安全人员配备研究
机器学习将使威胁搜寻适应不断发展的恶意软件。
恶意软件通常是具有严格目的或协议的程序。黑客可以将AI应用于他们的编程，以适应每次攻击并从中学习。启用AI的恶意软件还可以模仿IT系统中的人为或受信任元素来获得进入。这使得构建具有混淆功能的多态恶意软件更加容易。
恶意软件检测的关键资产是病毒定义或带有恶意软件标识符和特征码的数据库，有助于识别威胁。不良参与者可以使用机器学习来逃避检测，但IT部门也可以使用它来快速识别风险。
网络犯罪分子通常会调整其恶意软件代码，以越过安全软件。很难识别出故意变相的恶意软件。具有机器学习功能的恶意软件数据库可以检测到恶意软件，无论它是现有的还是经过调整的恶意软件，系统都可以根据先前认为是恶意的事件将其阻止。
使用AI可以轻松识别不断演变的威胁。可以训练AI系统在进入系统之前检测勒索软件和恶意软件攻击。一旦发现，便可以将它们与系统隔离。AI的预测功能超越了传统方法的速度。
在网络安全中使用机器学习可以带来以下好处：
监控和分析多个端点以应对网络威胁
在恶意活动表现为全面攻击之前对其进行检测
自动化常规安全任务
消除零日漏洞
基于AI的网络安全至关重要。
凯捷咨询研究所（Capgemini Research Institute）发现，三分之二（69％）的组织承认，如果没有人工智能，他们将无法应对关键威胁。超过一半（56％）的高管表示，他们的网络安全分析师对需要监视以检测和防止入侵的大量数据点感到不知所措。此外，需要立即进行干预或无法由网络分析师足够迅速地补救的网络攻击的类型显着增加，包括：
网络攻击正在影响对时间敏感的应用程序（42％的人说，它们上升了，平均增加了16％）。
自动化的机器速度攻击以无法通过传统响应系统抵消的速度变化（43％的报告增加了，平均增加了15％）。
人工智能已经被应用于网络安全。当前正在使用的一些AI网络安全应用程序包括：
垃圾邮件过滤器应用
网络入侵检测与预防
欺诈识别
僵尸网络检测
安全的用户身份验证
骇客事件预测
尽管组织的安全系统可能是安全的，但由于它与第三方（客户，监管机构，供应商等）进行交互，因此通过这些途径易受攻击。据埃森哲（Accenture）称，安全威胁的40％是间接的，因为威胁参与者将目标锁定在供应链或业务生态系统中的薄弱环节。这就是组织需要可预测攻击并快速响应的自动化智能解决方案的原因。