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人工智能如何影响网络安全：风险与回报分析
2023年05月30日 由 Neo 发表
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人工智能在网络安全领域中有着巨大的潜力和挑战。根据美国国家标准与技术研究院（NIST）的定义，网络安全框架包括五个功能：识别、保护、检测、响应和恢复。那么，在实际操作中，人工智能如何在这些方面为安全专业人员提供帮助呢？
识别和保护：在当今的世界，识别网络风险变得越来越困难，尤其是面对零日攻击。所谓零日攻击，就是指攻击者在供应商或系统设计者发现并修复之前利用系统漏洞进行的恶意行为。
检测和响应：安全运维团队在应对网络攻击时，通常会采取阻止已发现威胁的来源 IP 地址的措施。这些 IP 地址有时是通过电子邮件源头、情报工具和一些平台获取的。AI 可以帮助自动化这个过程，通过检测、分析和禁止已知的恶意IP地址。
透明度和可解释性：在使用 AI 进行网络安全决策时，必须清楚地说明从情报到洞察到行动的过程，以便其他人可以在给定相同数据的情况下得出与你相同的结论。然而，许多 AI 模型和解决方案缺乏生成过程的透明度，这是一个难题。
公平性：AI系统的智能水平取决于用于训练它们的数据。如果数据存在偏见，可能会无意识地影响AI的判断。这可能导致错误的分析，最终导致严重后果的错误决策。例如，如果某些漏洞倾向没有被识别出来，公司可能会遭受重大攻击。
安全性：如果使用AI技术进行网络防御操作时不遵循网络卫生指南（例如定期更新、构建过程中的安全设计和测试），就好像让一个睡着了的看门人来守护你的财产一样，这是非常危险的。
来源：https://www.analyticsinsight.net/artificial-intelligences-risks-and-rewards-in-cybersecurity/
识别和保护：在当今的世界，识别网络风险变得越来越困难，尤其是面对零日攻击。所谓零日攻击，就是指攻击者在供应商或系统设计者发现并修复之前利用系统漏洞进行的恶意行为。
检测和响应：安全运维团队在应对网络攻击时，通常会采取阻止已发现威胁的来源 IP 地址的措施。这些 IP 地址有时是通过电子邮件源头、情报工具和一些平台获取的。AI 可以帮助自动化这个过程，通过检测、分析和禁止已知的恶意IP地址。
透明度和可解释性：在使用 AI 进行网络安全决策时，必须清楚地说明从情报到洞察到行动的过程，以便其他人可以在给定相同数据的情况下得出与你相同的结论。然而，许多 AI 模型和解决方案缺乏生成过程的透明度，这是一个难题。
公平性：AI系统的智能水平取决于用于训练它们的数据。如果数据存在偏见，可能会无意识地影响AI的判断。这可能导致错误的分析，最终导致严重后果的错误决策。例如，如果某些漏洞倾向没有被识别出来，公司可能会遭受重大攻击。
安全性：如果使用AI技术进行网络防御操作时不遵循网络卫生指南（例如定期更新、构建过程中的安全设计和测试），就好像让一个睡着了的看门人来守护你的财产一样，这是非常危险的。
来源：https://www.analyticsinsight.net/artificial-intelligences-risks-and-rewards-in-cybersecurity/
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