相關數(shù)據(jù)顯示，到2021年底，所有商業(yè)企業(yè)應用中將有四分之三將使用人工智能。人工智能或鋁現(xiàn)已廣泛應用于各個行業(yè)。自動化，教育，客戶服務以及類似的領域只是人工智能在許多領域中取得了巨大的成就。人工智能甚至在持續(xù)的網(wǎng)絡犯罪斗爭中發(fā)揮著巨大作用。那么如何使用人工智能改善網(wǎng)絡安全？在本文中，我們將了解Al是最好的IT基礎架構解決方案之一，它已為網(wǎng)絡安全提供了必要的提升。

機器學習來檢測網(wǎng)絡威脅

為了阻止網(wǎng)絡犯罪，組織需要有能力及早發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡攻擊，以防止對手試圖達到的目標。人工智能包括廣泛用于檢測網(wǎng)絡威脅的機器學習。它是通過分析數(shù)據(jù)，同時在攻擊您的信息系統(tǒng)之前識別威脅來完成的。通過機器學習，計算機可以使用和調(diào)整基于接收到的數(shù)據(jù)的算法。因此，與人類相比，計算機將能夠預測威脅并更準確地觀察任何異常。

由于傳統(tǒng)技術主要依賴于過去的數(shù)據(jù)，沒有像AI這樣的即興創(chuàng)作領域。傳統(tǒng)技術無法應對像人工智能這樣的黑客的新技巧和新機制。此外，與人類相比，Al可以輕松，迅速地應對日益增長的網(wǎng)絡犯罪案件。

　　Al身份驗證和密碼保護

密碼是脆弱的控制，是人們帳戶和黑客之間的唯一障礙。大多數(shù)懶惰的人都會在多個帳戶中使用相同的密碼，將其另存為草稿，而不進行更改。經(jīng)過測試的生物特征認證可以更好地替代密碼。但是，它們也不是那么方便。例如，面部識別系統(tǒng)會變得非常少，因為它可能由于新發(fā)型而無法識別用戶。黑客可以通過使用社交媒體句柄中的用戶圖像來利用此漏洞，并利用它們繞過安全線。

這就是為什么開發(fā)人員使用人工智能來增強生物特征認證并通過消除其缺陷來使其可靠的原因。一個很好的例子是蘋果在其iPhone X設備中使用的面部識別技術。該技術稱為“面部識別”，通過神經(jīng)引擎和內(nèi)置的紅外傳感器處理用戶的面部特征，從而起作用。人工智能軟件通過識別關鍵模式和相關性來制作用戶面部模型。蘋果公司保證通過這項技術，黑客幾乎不可能以任何其他方式欺騙Al并打開設備。蘋果公司的IT安全解決方案以一種方式構建Al軟件，使其甚至可以在廣泛的照明條件下工作，并且可以補償戴帽子，長發(fā)，新剪發(fā)等變化。

　　網(wǎng)絡安全和鋁

網(wǎng)絡安全包括兩個重要部分，它們確定組織的網(wǎng)絡拓撲以及創(chuàng)建安全規(guī)則和策略。但是，兩項活動都非常耗時。但是，各種IT基礎架構服務現(xiàn)在都在使用人工智能來加速流程。Al通過學習和觀察有助于建議安全策略的網(wǎng)絡流量模式來做到這一點。這不僅有助于節(jié)省時間，而且還可以節(jié)省大量資源和精力，這些資源和精力可以應用于其他方面，例如技術進步和發(fā)展領域。

除此之外，人工智能還可以幫助檢測緩沖區(qū)溢出。當應用輸入的數(shù)據(jù)比通常在緩沖區(qū)中輸入的數(shù)據(jù)多時，就會發(fā)生這種情況。由于員工的錯誤是造成數(shù)據(jù)泄露的主要原因，因此Al可以輕松檢測到這些錯誤，以防止造成損害。?

即使各種IT安全服務都在使用AI來改善其在網(wǎng)絡犯罪方面的安全功能，但仍有改進的空間。例如，在檢測異常的同時，A1可以在初始階段幫助防止未經(jīng)授權的訪問或檢測惡意軟件。但是，軟件公司和安全公司將繼續(xù)利用人工智能來縮短檢測時間，提高檢測率，防止惡意軟件傳播，提高客戶安全性并保護系統(tǒng)。盡管人工智能仍然需要改進和改進，但它已經(jīng)對網(wǎng)絡安全領域產(chǎn)生了巨大影響。

以上就是關于如何使用人工智能改善網(wǎng)絡安全的全部內(nèi)容，想了解更多關于網(wǎng)絡安全的信息，請繼續(xù)關注中培偉業(yè)。