有很多业务在角色的预期和期望人工智能(AI)和网络安全的好处我们可以期望获得多元化的集成。
从网站聊天机器人提供改进客户服务,生物识别和尖端客户数据分析,人工智能,边缘人工智能将改变我们所知的世界。这个话题是激烈辩论笼罩在神秘,AI通往崭新未来的梦想与流行的反乌托邦科幻幻想相撞描绘人类由超智能机器。
可能是时候急需的剂量的现实,尤其是关于人工智能的影响我们的未来信息安全及其影响作用主要行业。
最疯狂的梦想和最糟糕的噩梦都不可能很快成真,但AI已经带来了应用程序重要的好处和有潜力提高网络防御指数。虽然AI也会带来一定的数据和信息的威胁,它将主要适用于我们防守的优势,应该成为一个关键组件的任何组织。
虽然这个数字时代的物质享受和有很多好处,同时也带来了许多弊端。最明显的和破坏性的威胁之一是我们的敏感数据和个人信息面临前所未有的风险。
过去十年见证了数百个身份欺诈事件主要的金融损失的事件,当然,大规模的数据泄露。从本质上讲,网络攻击普遍存在,影响每一个人,企业,和政府。我们正在进入一个时代,网络罪犯可以达到他们的目标在任何时候在世界任何地方。因此,我们需要有效和先进的网络安全从来没有比现在更重要。
一个典型的网络攻击是一个拮抗剂或网络罪犯试图获得和修改或破坏目标的计算机系统或网络。系统,仔细计划,利用计算技术来破坏组织和任何相关(通常是关键)业务操作。
而未来看上去很忧郁,技术进步与重要的网络安全应用程序也发生。其中一个关键的改变是技术和技术协助下开发和人工智能(AI)和机器学习(ML)的一个子集。
今天我们看到的是生物识别登录也越来越多的被扫描指纹,视网膜或手掌印建立安全登录。这可以作为一个独立的安全措施或结合一个密码,和最常见的智能手机技术。
网络安全专家证明,密码很容易受到网络威胁,危及个人数据,甚至信用卡细节,和社会安全号码。所有这些都是生物识别登录贡献积极的网络安全的理由。
人工智能可以用来识别系统或设备的漏洞和其他可能的恶意行为。事实上,传统系统无法跟上大量的恶意软件生成的每个月,所以它已经成为许多未来的人工智能领域和解决问题。
在这个时刻,网络安全公司人工智能教学系统来检测恶意软件和未授权登录采用复杂的算法。通过这种方式,人工智能和机器学习现在被使用确保blockchain-based cryptocurrencies、网上银行、敏感的公司记录,客户数据,等等。
这些系统已经有能力区分ransomware和恶意攻击,即使是最简单的模式有效地阻止他们进入网络或个人系统。他们也利用预测函数,超越了传统方法的速度。这是这个原因,
系统上运行的人工智能解锁自然语言处理功能,自动收集信息通过文章、新闻、研究和网络威胁。这些知识将提供洞察趋势、网络攻击和预防的方法。它进一步帮助信息安全企业掌握最新当前威胁和时间框架,并创建积极的策略来保护组织。
我们都知道有几种方法AI和毫升或机器学习将会影响我们的未来。我们已经强调的一些方法通过给这些技术将不同网络安全急需的提振。
提前组织必须能够检测到网络攻击能够抵消任何对手寻求实现。机器学习是人工智能的方面,已被证明非常有用基于数据分析在检测网络威胁和找到一个威胁之前,利用信息系统的缺陷。
机器学习帮助电脑使用和调整算法基于获得的数据,从中学习,了解必要的改进。网络安全来说,这将意味着机器学习允许计算机检测到威胁和识别任何异常比任何人类都将更加准确。
传统技术在很大程度上依赖于过去的结果,不能作为人工智能可以即兴发挥。经典的技术不能解决黑客人工智能的最新技术和技巧。此外,网络威胁人们面对日常的数量太多,人类和管理更好的人工智能。
密码一直是一个非常薄弱的安全控制和他们通常只有网络犯罪之间的联系和我们的身份。生物认证正在评估替代密码,但它不是很方便,攻击者还可以方便地绕过这些控件。开发人员利用人工智能来改善当前的生物认证和消除任何缺陷使它成为一个健壮的应用程序。
一个例子是苹果的人脸识别技术,目前他们的iPhone上使用X智能手机。称为脸ID,该设备由内置的红外传感器检测到用户的面部特征和神经引擎。人工智能软件产生复杂的脸模型通过识别关键的相似之处和模式。
苹果认为,这项技术有一个一百万分之一的概率欺骗的AI开放应用程序与另一个的脸。AI设备架构还可以在各种照明条件下工作,补偿等变化有一个新发型,增加面部的头发,穿着一件连帽衫等。
网络钓鱼是最常用的网络攻击方法之一,黑客试图提供他们的负载使用钓鱼攻击。网络钓鱼电子邮件非常普遍;事实上,每99封电子邮件是一个企图攻击。一旦打开,电子邮件将包含一个链接引诱受害者安装恶意软件或hacker-favorites之一,ransomware,到他们的设备上。AI和ML,幸运的是,在减轻扮演着主要角色和阻挠钓鱼攻击。
人工智能和毫升可以识别和跟踪超过10000活跃的网络钓鱼的来源和响应比人类更快。AI和毫升也监控网络钓鱼威胁来自世界各地,和钓鱼的知识活动并不局限于任何单一的地理区域。AI还允许快速区分一个假的和有效的网站。
几乎每一个业务流程包括信息技术(IT)。在2000的漏洞记录日期仅在今年。管理所有这些与人类或传统的技术是非常困难的。然而AI将方法容易得多。
人工智能和ML-based系统不允许在线威胁利用脆弱性。相反,这些基于ai系统高效、有效地寻找可能的缺陷在企业信息系统,通过成功地将各种变量如黑暗网络黑客论坛,黑客信誉,趋势,等等。这些系统可以分析这些变量和使用知识来决定何时以及如何脆弱的目标可能被攻击。
AI会使我们的生活更加轻松,但也导致obsoletion我们目前使用的许多技术。它也可能导致某些职位或工作变得过时。网络安全的两个重要方面是安全政策发展和组织的网络地形。
通常,这两个任务非常耗时和占用大量的人力物力和时间。我们现在可以使用人工智能自动化这些过程通过分析和研究网络流量动态和建议的政策和程序。这不仅节省了时间,而且很多精力和金钱,我们可以把技术发展和增强区域。
艾未未的行为分析能力是另一个令人兴奋的增强我们的安全改进。这可以归结为ML算法可以学习和构建行为模式通过研究如何使用你的电脑或其他智能设备和你最喜欢的在线平台。细节可以包括从通常的登录时间你发短信和浏览模式。
如果AI算法发现不规则的行为或行动以外的正常模式,它可以识别它是由一块有问题的用户或个人。列举的行为AI算法可以从一个巨大的在线购物,得到的产品运送到地址其他比你,突然增加上传,下载或从你的存档文件的一般转移文件,或你的打字速度的突然转变。
激进的独创性的人工智能,网络安全漏洞的识别可以帮助消费者维护他们的私人信息。
由于大多数网站含有一定量的已知的漏洞,黑客经常针对那些成交量最高的个人数据。在大多数情况下,这样做是毫不费力,没有用户的积极参与和意识。让我们探索如何使用AI来对抗威胁个人信息在不同的行业。
异常检测技术使用人工智能识别不同寻常的活动在一个复杂的世界。例如,当一个客户竟然让一个可疑的大撤离他们的银行账户。这个活动将会超出这个特定客户的“自然行为”边界,客户和银行将被告知这个不寻常的活动。
信用卡欺诈和滥用是银行业的主要问题之一。人工智能可以帮助减少这些威胁使用滥用识别技术。这里电脑识别信用卡欺诈或滥用内置基于先前的规则系统。每个记录的入侵都有一个独特的签名。类似的特征描述入侵特征。通常,签名将会有一个类似的缺陷。当设备检测到其中一个签名,银行是提醒。
银行的另一个问题是贷款申请欺诈。人工智能用于快速分析申请人的信息真实性和检测异常行为或异常提供的数据,比如一个可疑的住宅或商业地址。通过消除虚假贷款申请比平常早在应用过程中,欺诈可以限制或完全根除,可以花更多的时间复习合法应用程序。
保险公司已经成为黑客有价值的目标因为保险公司收集大量的数据对个人和企业。可以理解的是,要保持竞争力,同时减少安全风险促使企业数字化产品和投资新电子平台。然而这项投资,火花其他新兴网络安全威胁。
当客户提交他们的保险应用程序中,有一个假定的投保人将提供准确的细节。尽管如此,少数候选人也制造数据操纵他们从保险公司获得的速度。
为了解决这个问题,保险公司使用人工智能分析的在线网络档案申请人声称提供的数据不是欺诈。例如,人工智能将检查照片,文章和信息的潜在投保人来验证他们提交的细节。这种技术在检测欺诈提交成功。
人工智能还可以用来优化保险索赔评估和筛选基于已知的欺诈趋势。这个过程不仅国旗可能虚假申领进一步调查,它的好处是自动检测合法的索赔和简化审批和支付。这降低了保险公司的成本,有助于减少客户的价格。
在医疗隐私和保护是复杂自数千病人可以访问数据。是不切实际的手动评估病人数据交互的数量每一天。此外,有更大的机会侵犯隐私和安全当病人的数据与互联网。
人工智能有能力扫描病人数据每秒在个人事务和评估每个事务相关的各种因素,如接触的面积,登录,并为每个登录工作的时间长度。应该一个员工的账户突然访问10000名患者的文件几乎在同一时刻,AI可以检测到这些异常行为,并发出警报。
医疗设备包括心脏起搏器和胰岛素泵常用全世界,给患者显著的好处。这些设备很容易受到攻击,然而,许多没有所需的操作系统版本需要充分利用设备的保护和隐私。安全研究人员检查医疗器械的脆弱性,使病毒传染给病人的起搏器设备。
心脏起搏器是指向休克病人。在这种情况下,使用异常检测(上面提到的),人工智能是实现检测异常指令发送到计算机。AI将跟踪系统不断,而不必依赖于制造商警告医院和病人的漏洞。
人工智能,包括神经网络、机器学习、分析及其相关算法为特定任务,允许系统从经验中学习。网络安全,艾未未的机器学习子集最使用——至少在我们当前人工智能发展的阶段。
虽然没有使用的“真实”认知人工智能,机器学习还可以提供常规的垫脚石,基于签名的杀毒软件和网络安全策略,以更广泛的数据收集和分析的方法。
微软,谷歌,Amazon.com和其他一些初创公司正在从使用基于规则的技术设计适应不同类型的入侵部署能够分析大量数据的机器学习算法来启用身份验证来阻止黑客获得用户帐户。
显然,黑客自己非常有弹性,他们也可能使用机器学习来创建不同的中断淹没新的安全系统。
举例来说,他们可能会发现企业培训系统和如何使用表示数据来规避或作弊算法。主要的云服务提供商痛苦地意识到,敌人是一个移动的目标,但声称,新的基于云计算的虚拟主机技术应该帮助好人的平衡。
谷歌还搜索侵犯即使用户签署了为了找到nab黑客。与机器学习能够分析多个独特的数据集,捕捉未授权登录不再是一个简单的是或否。谷歌在用户会话跟踪不同的行为因素。人最初看起来可信但表现出他们不是他们说他们是谁,将被踢出谷歌的软件才能造成任何伤害
除了使用机器学习来保护他们自己的基础设施和web服务,亚马逊和微软给他们的客户相同的技术。亚马逊的马西埃服务使用机器学习识别机密数据从Netflix这样的客户和公司信息,然后显示器是谁访问时,提醒组织可疑行为。亚马逊的GuardDuty跟踪网络破坏性或非法行为。服务也看到工人做他们不应该做的事,喜欢挖掘比特币。
同时允许人工智能完全接管的想法是很诱人的,我们必须记住,人工智能包括很多东西,因此非常好的适应能力。虽然AI是做网络安全的奇迹,这也让黑客恶意目的。在错误的手,它可能导致指数伤害,网络安全是一个更大的危险。
随着科技的发展,我们的全球朋友和盟友也改善他们的攻击策略、工具和技术。毫无疑问,人工智能是非常有用的,但它是一把双刃剑。人工智能和毫升用于检测和防止攻击之前发生。AI看到更多进展,我们会在看到这项技术能走多远,有多少种方法它将有利于我们和我们的子孙后代。
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