为什么高性能 AI/ML 在现代网络安全中至关重要
快速阅读: 据《黑客 Noon》最新报道，在当今复杂多变的威胁环境中，人工智能和机器学习成为网络安全的关键。它们能实时检测和应对勒索软件、电子邮件攻击及社会工程攻击，通过分析大量数据和行为模式，提高防护效率。高性能、低延迟的AI/ML系统不仅保护企业免受新兴威胁，还增强了用户信任，成为竞争的重要优势。
如今，组织在复杂且不断变化的威胁环境中蓬勃发展，网络安全已成为数字韧性的关键。各种复杂的攻击，如供应链漏洞、勒索软件、通过恶意电子邮件活动进行的网络钓鱼以及云计算和物联网（IoT）环境中的漏洞，需要先进的、性能敏感的解决方案，这些方案能够实时检测并应对和缓解这些攻击。人工智能和机器学习（机器学习）在这场变革中起着关键作用，提供了有效保护数字系统所需的必要功能。
**人工智能/机器学习在勒索软件中的作用**
为了有效对抗网络威胁，安全系统需要快速准确地处理大量数据。这就是人工智能和机器学习发挥作用的地方，它们提供了保持领先于攻击所需的速度和智能。以勒索软件防御为例——人工智能驱动的系统可以分析文件行为，识别异常加密活动，并在几毫秒内遏制威胁，防止其扩散造成严重损害。《使用机器学习和深度学习技术研究勒索软件检测的演变》报告指出使用人工智能检测勒索软件的兴趣日益增长，特别是因为机器学习和深度学习可以识别零日威胁。另一个例子来自一篇讨论通过自主特征共振技术增强勒索软件检测的论文。该方法通过利用分散架构来处理本地数据，提高了准确性，减少了对集中系统的依赖并最小化了延迟。
**人工智能/机器学习在电子邮件安全和社会工程学中的作用**
高性能、低延迟的人工智能/机器学习系统通过检测网络钓鱼尝试和其他恶意活动，彻底改变了电子邮件安全。它们分析元数据、行为模式和不断变化的攻击者技术，以保持领先于威胁。例如，Gmail的垃圾邮件过滤器主要依靠机器学习和用户反馈来识别垃圾邮件模式。这些人工智能/机器学习系统的实时适应性显著降低了社会工程攻击成功的风险——为企业和个人提供了一层关键保护。许多现代产品配备了内置集成以防止恶意活动，人工智能/机器学习系统在加强网络安全方面发挥着关键作用。除了防护，它们还帮助建立用户信任，并作为关键的竞争优势。例如，谷歌工作空间和微软365都利用人工智能检测威胁、增强安全性并实时保护用户数据。随着大型语言模型（LLM）的兴起，攻击者现在可以自动化高度个性化的社会工程攻击，使得传统的安全系统更难检测到恶意意图。经典的“尼日利亚王子”骗局已成过去——今天的攻击利用个人联系和内幕知识操纵受害者。例如，哥伦比亚大学、亚利桑那大学等联合发表的研究论文指出，“大型语言模型（LLM）的普及带来了检测和防范数字欺骗的挑战，因为这些模型可以模拟人类对话模式并促进基于聊天的社会工程（CSE）攻击。”同样，康奈尔大学的一项研究探讨了如何将LLM武器化用于社会工程，进一步强调了不断演变的网络安全威胁环境。随着攻击者利用机器学习创建更复杂的威胁，对抗它们所需的同样先进的AI/ML系统的需求从未如此迫切。基于深度神经网络的模型可以实时处理大量数据，在电子邮件和聊天信息中通过检测异常词汇选择、措辞或可疑链接来识别异常，这些异常偏离了正常的交流模式。2024年第二届国际网络韧性会议（ICCR）上发表的一篇论文强调了这一点，指出“由AI驱动的行为分析有效地检测出微妙的、操纵性的线索，这些线索表明了网络钓鱼和其他欺骗手段，大大减少了成功攻击的发生率。”
**人工智能/机器学习在实时防御社会工程攻击中的作用**
如今，私人通信保持私密变得越来越重要，许多消息应用程序都是端到端加密的。人工智能/机器学习系统利用大量元数据分析来检测端到端加密系统中的攻击。例如，为了检测私人通信世界中被篡改账户的社会工程攻击，人工智能监控系统利用行为分析来检测与正常模式不符的登录尝试或用户行为，标记可能的账户被篡改，并部署自动防御措施，如终止会话或显示额外的安全挑战。
**人工智能/机器学习系统在数字时代网络安全中的未来**
一个现代的、由人工智能/机器学习驱动的网络安全防御系统依赖于高性能、低延迟的基础设施来领先于威胁。这些系统必须在大规模下运行，每秒分析数百万个事件，以便实时检测和响应网络攻击。这通过边缘计算、实时数据处理和优化的AI/ML算法相结合实现，确保了高效性和成本效益。例如，研究表明机器学习（ML）模型在检测软件定义网络（SDN）操作的智能电网（SG）中的网络攻击方面发挥了关键作用，展示了AI驱动的安全在关键基础设施中的重要作用。随着网络攻击规模和复杂性的增加，高性能的AI/ML系统不再是奢侈品而是必需品。这些技术使组织能够领先于新兴威胁，保护其关键资产，并确保其互联系统在一个不断发展的数字世界中安全运行。
总之，高性能的AI/ML系统是保持数字生态系统安全的关键基石，使用户能够与其互动。
(以上内容均由Ai生成)
