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人工智能在網絡安全中心的興起

目前，網絡安全的新趨勢是利用人工智能（AI）和機器學習來預測還未出現的威脅。如今，不包含機器學習和數據科學的簡單安全終端顯然是已經過時了。雖然人工智能的到來較初似乎會對安全專業人員構成威脅，擔心機器可能直接管理他們的工作，但是人工智能與機器學習的相互結合，將使用戶和他們的安全極大的獲益。

人工智能的使用是網絡安全世界緩慢演變的結果。多年來，網絡安全的主要概念是“縱深防御”，其基本思想是在資產面前建立盡可能多的保護層。防火墻，防病毒，反垃圾郵件，入侵防御系統，入侵檢測系統等機制一起用于防范網絡攻擊。

這些系統工作主要通過將簽名和哈希值與已知的數值進行匹配，例如防病毒和反垃圾郵件，或者將預先配置的規則與流量（例如防火墻和IPS）進行匹配。如果找到匹配項，則會執行一個操作，如丟棄一個連接或將可疑文件放入隔離區。在一段時間內，這個方法非常奏效。

由于這些方法的靜態性質，它們無法適應現代的攻擊和威脅。例如，fileless惡意軟件在內存上運行不需要接觸磁盤，使用加密通道與服務器通信進行命令和控制。傳統的防御機制無法檢測到它的存在。因此，有必要采取一個不同的方法。

較終，基本的概念改變成為UTM模式（統一威脅管理），所有防御系統整合在一起，并且共同覆蓋所有的基本面。UTM的概念是所有的系統都集成在一起，因此繞過的可能性較小。這種方法被證明是頗為見效的。但是，這樣還是不夠的。隨后機器學習和人工智能的概念被添加到安全解決方案中。主要的概念是實時捕捉威脅，并且甚至在其完成構想之前將其阻止。即使修補系統變得更加自動化來改善客戶的體驗。再一次，這個提論并沒有完全符合預期的的結果。

盡管如此，它的確加快了對新的漏洞利用和弱點的分析，更不用說還極大的提升了有效的緩解響應時間。如果在一個偏遠的地方的遠程主機上發生了攻擊，人工智能代理將獲取IOCs（危害指示符），這樣，連接到該網絡的所有主機，將能夠防止攻擊或至少減輕這種攻擊。考慮到這一點，很容易理解為什么一些安全專業人員擔心他們的工作安全。

在網絡方面，實時收集和分析數據的算法出現了，與模塊協同工作將所有流量分類為惡意的或者良性的。IP地址，文件哈希值和域名等度量標準開始用于對數據進行自動分類。這解放了人力資源，降低了成本和提高了效率。這些與技術（SSL檢查 – 加密的數據包未經解密，檢查和重新加密）相結合，使得網絡更加安全。

但是，AI并不是網絡安全的終級解決方案。APT（高級持續威脅）已經可以繞過機器學習解決方案，這表明人工智能軟件還存在缺陷和弱點。畢竟，我們在網絡安全方面學到的件事就是沒有完美的軟件，而人工智能只是眾多軟件中的一種。

總之，一個有效的安全解決方案需要人工智能和機器學習組件想結合。好處是顯而易見的，這一解決方案被證明是有效的。不幸的是，網絡犯罪分子一如既往地緊緊跟隨，并開始自己使用這些工具。我們的行業現在是時候應該充分整合這些技術并充分地利用它們。隨著先進的威脅敲響了我們的大門，我們比以往任何時候都更需要精確的資源分配。人類和機器需要更緊密的協作，在網絡安全領域獲得成功。