我们可以信任网络安全中的AI决策吗？

随着技术的进步，并成为现代世界不可或缺的一部分，网络犯罪分子将学习新的方法来利用它。网络安全部门必须加快发展。人工智能(AI)能否成为未来安全威胁的解决方案?

网络安全中的人工智能决策是什么?

人工智能程序可以做出自主决策，并全天候实施安全措施。这些程序在任何给定时间分析的风险数据都比人脑多得多。在人工智能程序的保护下，网络或数据存储系统会不断获得更新的保护，这些保护总是在研究对正在进行的网络攻击的反应。

人们需要网络安全专家来实施保护其数据或硬件免受网络罪犯侵害的措施。网络钓鱼和拒绝服务攻击等犯罪活动时有发生。虽然网络安全专家需要做一些事情，比如睡觉或研究新的网络犯罪策略，以有效打击可疑活动，但人工智能程序不必做任何事情。

人们可以在网络安全中信任人工智能吗?

任何领域的进步都有利有弊。人工智能日夜保护用户信息，同时自动从其他地方发生的网络攻击中学习。不允许出现可能导致某人忽视暴露的网络或受损数据的人为错误。

然而，人工智能软件本身可能存在风险。攻击该软件是可能的，因为它是计算机或网络系统的另一部分。人类的大脑不会以同样的方式受到恶意软件的影响。

决定人工智能是否应该成为网络的主要网络安全工作是一个复杂的决定。在选择之前评估收益和潜在风险是处理可能的网络安全过渡的最明智方法。

人工智能在网络安全中的优势

当人们想象一个人工智能程序时，他们可能会积极地看待它。它已经活跃在全球社区的日常生活中。人工智能程序正在降低潜在危险工作场所的安全风险，让员工在上班时更加安全。它还具有机器学习(ML)功能，可以收集即时数据，以在人们可能点击链接或打开网络犯罪分子发送的文档之前识别欺诈行为。

网络安全中的人工智能决策可能是未来的发展方向。除了帮助各行各业的人们，它还可以在这些重要的方面提高数字安全。

全天候监控

即使是最熟练的网络安全团队也不得不偶尔睡觉。当他们不监控网络时，入侵和漏洞仍然是一种威胁。人工智能可以持续分析数据，以识别潜在的模式，表明即将到来的网络威胁。由于全球网络攻击每39秒发生一次，因此保持警惕对于保护数据至关重要。

减少经济损失

监控网络、云和应用漏洞的人工智能程序也可以防止网络攻击后的经济损失。最新数据显示，鉴于远程工作的兴起，企业每次违规损失超过100万美元。家庭网络阻止内部IT团队完全控制企业的网络安全。人工智能将接触到那些远程工作人员，并在专业办公室之外提供额外的安全层。

创建生物识别验证选项

访问具有人工智能功能的系统的人也可以选择使用生物识别验证登录他们的账户。扫描某人的面部或指纹可以创建生物识别登录凭证，而不是传统的密码和双因素身份验证。

生物识别数据也保存为加密数值而不是原始数据。如果网络犯罪分子侵入这些值，他们几乎不可能进行逆向工程，并利用它们访问机密信息。

不断学习识别威胁

当人力IT安全团队想要识别新的网络安全威胁时，他们必须接受可能需要数天或数周的培训。人工智能程序会自动了解新的危险。他们随时准备进行系统更新，以了解网络犯罪分子试图破解其技术的最新方式。

不断更新威胁识别方法意味着网络基础设施和机密数据比以往任何时候都更安全。由于培训课程之间的知识差距，没有人为错误的余地。

消除人为错误

有些人可以成为他们领域的顶尖专家，但仍然会受到人为错误的影响。人们会感到疲倦，拖延，忘记在他们的角色中采取必要的步骤。当这种情况发生在IT安全团队中的某个人身上时，可能会导致忽视安全任务，从而使网络暴露于漏洞之中。

人工智能不会感到疲倦或忘记它需要做什么。它消除了由于人为错误造成的潜在缺陷，使网络安全流程更加高效。安全漏洞和网络漏洞即使真的发生，也不会长期存在风险。

需要考虑潜在问题

与任何新技术发展一样，人工智能仍然存在一些风险。这是一个相对较新的技术，因此网络安全专家在描绘人工智能决策的未来时应该记住这些潜在的问题。

有效的人工智能需要更新的数据集

人工智能还需要更新数据集以保持最佳性能。如果没有公司整个网络的计算机输入，它将无法提供客户端所期望的安全性。由于人工智能系统不知道敏感信息的存在，敏感信息被入侵的风险可能更大。

数据集还包括网络安全资源的最新升级。人工智能系统需要最新的恶意软件配置文件和异常检测能力，以持续提供足够的保护。提供这些信息可能比IT团队一次处理的工作量要大。

IT团队成员需要接受培训，以收集更新的数据集并将其提供给新安装的人工智能安全程序收集和提供更新的数据集。升级到人工智能决策的每一步都需要时间和财力。缺乏迅速做到这两点的组织可能会比以前更容易受到攻击。

算法并不总是透明的

IT专业人员更容易分解一些较旧的网络安全保护方法。他们可以轻松访问传统系统的每一层安全措施，而人工智能程序要复杂得多。

人们不容易将人工智能拆开进行小型数据挖掘，因为它应该是独立运行的。IT和网络安全专业人士可能会认为它不那么透明，更难以操纵，以使企业受益。它需要对系统的自动特性有更多的信任，这可能会使人们对使用它们来满足最敏感的安全需求持谨慎态度。

人工智能仍然会出现误报

机器学习算法是人工智能决策的一部分。人们依靠人工智能的重要组成部分来识别安全风险，但即使是计算机也不是完美的。由于数据依赖和技术的新颖性，所有机器学习算法都可能出现异常检测错误。

当人工智能安全程序检测到异常情况时，它可能会提醒安全运营中心专家，以便他们手动审查并消除问题。但是，该程序也可以自动删除它。虽然这对真正的威胁是有利的，但当检测结果是假阳性时，就很危险了。

人工智能算法可以删除不构成威胁的数据或网络补丁。这使得系统面临真正安全问题的风险更大，尤其是在没有警惕的IT团队监控算法正在做什么的情况下。

如果这样的事件经常发生，团队也可能会分心。他们必须将注意力集中在通过误报进行分类，并修复算法意外中断的内容。如果这种复杂情况长期持续，网络犯罪分子将更容易绕过团队和算法。在这种情况下，更新人工智能软件或等待更高级的编程可能是避免误报的最佳方法。

为人工智能的决策潜力做好准备

人工智能已经在帮助人们保护敏感信息。如果越来越多的人开始相信人工智能在网络安全方面的决策可以得到更广泛的应用，那么在防范未来攻击方面可能会有潜在的好处。