在網路安全中使用人工智慧會讓世界更安全嗎？

隨著人工智慧在社會中日益普及，並已滲透到許多領域，它也逐漸在網路安全領域站穩腳跟——這既有好處也有壞處。雖然我們利用最新的人工智慧工具來增強各種技術的網路安全，但網路犯罪分子也在利用這些工具發動更複雜的攻擊，突破我們的防禦，並竊取我們的敏感資訊。

因此，這讓我們不禁思考，人工智慧是否讓世界變得更安全，以及誰從中獲益更多——壞人還是好人？人工智慧如何幫助網路犯罪分子.

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什麼是人工智能？

人工智慧是電腦科學的一個領域，致力於開發能夠模擬人類思維能力的軟體來解決複雜挑戰。這些能力包括理性思考、學習新資訊、識別和解決問題以及從過往經驗中學習的能力。

人工智慧的三大關鍵技術是機器學習（機器學習和提高其效能的能力）、深度學習（機器學習的一個子集，涉及模擬人類思維）和自然語言處理（機器理解人類語言和語音並據此產生反應的能力）。

人工智慧驅動的應用程式和系統能夠分析數據並自行採取行動，無需任何人工代理。一些日常的人工智慧應用包括高級搜尋引擎、推薦演算法、數位助理應用程式、聊天機器人、自動更正，甚至人工智慧藝術品生成器——如果你身處數位藝術領域，不妨考慮一下用電腦創作藝術使用人工智慧。

人工智慧在網路安全中扮演什麼角色？

人工智慧最近成為網路安全產業的焦點。它最初是一個智慧代理，用於搜尋安全系統中的惡意軟體和其他異常情況，但後來擴展了其武器庫，以應對更複雜的安全挑戰。

人工智慧可以識別新型惡意軟體，發現隱藏在無數程式碼行中的薄弱環節，並在網路犯罪發生之前進行預測（甚至可能是與太空相關的網路攻擊）。

這些是人工智慧在增強網路安全能力方面發揮的最重要的作用。

自動化資產發現

由於 IT 資產是網路犯罪分子的最終目標，因此掌握所有硬體、軟體和基於雲端的資產（如數據）的詳細資訊至關重要。

由於企業網路瞬息萬變，例如新設備的不斷添加和移除，資產發現對 IT 經理來說可能是一項嚴峻的挑戰。這時，人工智慧 (AI) 便應運而生。透過自動化資產發現，AI 可以提高整個流程的效率，並減少人為錯誤。此外，AI 還可以搜尋基礎設施和系統中的漏洞，例如過時的應用程式、資料外洩和易受攻擊的應用程序，從而增強組織的網路安全。

網路監控與管理

網路監控的目的是提供相關的即時資訊（例如資料流量、頻寬利用率和正常運作時間），告知網路管理員網路是否處於最佳運作狀態。借助人工智慧，網路監控系統可以利用自動化，從而簡化並加速監控和維護流程。

人工智慧可以持續監控網絡，並立即向管理員發出任何需要解決的關鍵問題警報，同時避免誤報（儘管某些人工智慧系統容易出現誤報）。此外，人工智慧可以對遇到的問題進行優先排序，以便管理員知道哪些問題需要立即處理。

預測並預防網路攻擊

透過使用預測性人工智慧，IT 經理可以在網路攻擊得逞並造成不可挽回的損失之前收到有關企業應用程式漏洞的零日警報。否則，網路犯罪分子可以利用這些漏洞發起所謂的零時差攻擊（利用軟體漏洞和安全漏洞，尤其是那些不為公眾所知甚至開發者所知的漏洞，發動網路攻擊），甚至利用應用程式提供者本身都不知道的漏洞。

人工智慧還可用於監控網路威脅和可疑的線上活動。標準安全系統無法應付以前所未有的速度湧現的新型、更複雜的惡意軟體。然而，借助人工智慧及其複雜且自適應的演算法，它可以識別模式、檢測惡意軟體，並在惡意軟體或勒索軟體攻擊滲透到IT系統之前識別出即使是最輕微的跡象。

如果您認為自己的企業規模太小，不會面臨嚴重的網路威脅，那就再想想吧。無論規模大小，網路攻擊對企業來說都很常見。查看容易被忽略的被動攻擊類型.

事件回應

人工智慧驅動的自動化網路威脅安全回應不僅耗時更少，還能降低人為錯誤的風險。人工智慧可以幫助安全人員管理大規模安全警報，識別特定威脅，確定風險優先級，並找到合適的資源來應對高風險威脅。

當安全人員不確定如何應對鮮為人知的事件時，這一點尤其有用。在這種情況下，基於人工智慧的安全解決方案可以接管控制權，自動關閉受感染的系統，並減輕網路攻擊造成的損害。查看誰是事件回應者以及如何成為事件回應者？

消除人為錯誤

好吧，我們不能指望人工智慧完全消除人為錯誤，至少目前還不行。然而，人工智慧可以透過接管手動和半手動任務（這些任務有時會因反覆試驗而受到影響），將人為錯誤降至最低。

畢竟，大多數網路安全漏洞都可以追溯到無意的人為錯誤，這凸顯了一個不幸的現實：我們正是網路安全鏈中最薄弱的環節。回顧2022年發生的最大規模資料外洩事件，我們會發現一個共同點：可避免的人為錯誤。

在網路安全中使用人工智慧的優勢

人工智慧解決方案能夠比傳統安全軟體更快地偵測、分析和打擊網路威脅，使其成為打擊網路犯罪的有力選擇。在網路安全中使用人工智慧的一些主要優勢包括：

人工智慧可以連續工作。AI 不需要平衡工作和生活，不需要休息，也不需要抵抗拖延症。 AI 可以 24/7/365 全天候工作，無需休息。
隨著時間的推移，人工智慧變得越來越聰明。人工智慧利用機器學習和深度學習技術，因此背後的技術也變得更加先進。
人工智慧可以更快地分析數據。即使我們談論的是一個擁有大量數據的蓬勃發展的企業，人工智慧也可以在很短的時間內對其進行篩選，並發現數據流量中隱藏的任何威脅。
人工智慧能夠識別未知威脅。雖然人類可能無法識別未知的威脅，但在識別新的網路威脅方面，人工智慧更加精明——有時容易出現誤報。

在網路安全中使用人工智慧的缺點

正如生活中的大多數事物一樣，人工智慧也有其陰暗面，這在很大程度上與網路犯罪分子也可能利用它有關。因此，以下是人工智慧在網路安全領域應用的一些弊端。

網路犯罪分子也可以從人工智慧中受益。不幸的是，人工智慧缺乏道德準則，這意味著駭客可以利用其技術發動更複雜、更自動化的網路攻擊。例如，人工智慧可以用來識別網路犯罪分子可以利用的安全系統中的漏洞。
人工智慧無法跳脫固有思維模式。人工智慧雖然能夠收集和分析訊息，但其學習方式缺乏創造力。如果沒有人類的參與，它在對抗性攻擊等需要創造力的情況下可能會無效。
人工智慧並不能免於犯錯。雖然人類更容易犯錯，但人工智慧也可能被欺騙。例如，對抗性攻擊旨在欺騙機器學習演算法，導致人工智慧誤解惡意製作的數據，並開始犯下威脅公共安全的錯誤。查看什麼是針對人工智慧模型的對抗性攻擊以及如何阻止它們？