不断增长的网络威胁的复杂性和普遍性使得企业时刻保持警惕——2022年报告的攻击数量达到了493.33亿次。因此，组织不断寻求新的方法来加强他们的安全系统并不令人意外。

将人工智能整合到威胁检测系统中是提升安全措施最有希望的方法之一，因为它采用主动的威胁检测方法，并提供了之前无法实现的复杂性和准确性。

让我们来探讨一下如何整合人工智能来使系统更安全，并能够检测高度复杂的攻击。

人工智能与用户和实体行为分析 （UEBA） 集成

用户和实体行为分析（UEBA）是安全分析中的一股强大力量，在威胁检测中起着关键作用。通过机器学习算法，UEBA在任何网络中都擅长识别异常或不规则行为，为潜在威胁提供额外的防御层。

它建立了用户和实体的基准行为模式，使系统能够识别可能表示潜在安全漏洞的与正常行为偏离的行为。通过细致地分析各种数据点，它标记出需要关注的可疑或非常规活动。

在过去，UEBA已经是一种有效的威胁检测策略。然而，随着人工智能技术的不断进展，UEBA的能力得到了指数级的扩展。首先，人工智能驱动的系统具备处理和分析海量数据的能力，效率无与伦比。这引领着更高准确性和更快速发现潜在威胁的时代。

通过将人工智能算法无缝集成到UEBA系统中，组织可以获得丰富的好处；增强的检测能力、提高的准确性和更快的响应时间只是其中之一。

此外，人工智能的自适应特性不断从历史数据中学习，并适应新信息，确保系统在不断变化的威胁面前始终保持警惕和高效。UEBA和人工智能之间的这种动态协同作用可以确保系统始终具备最新和有效的防御机制，为组织抵御新兴威胁提供支持。

人工智能与机器学习 (ML)集成

传统的基于签名的方法通常无法检测到新的或演变中的威胁。相比之下，机器学习算法可以分析大量的数据，并识别可能表明威胁的模式。

通过将机器学习算法的分析能力与人工智能的适应性和智能性结合起来，组织可以实现对潜在威胁更准确和高效的识别。

人工智能可以为机器学习算法提供宝贵的背景和洞察力，使它们能够做出更好的决策，并识别可能表明恶意活动的模式。

人工智能与自然语言处理 （NLP） 的集成

社交工程攻击仍然是当今最重要的网络安全威胁，给企业造成了平均410万美元的损失。为了规避检测，攻击者改进了他们的策略，并采用了更狡猾的策略，超越了仅使用传统的通讯工具（如短信或电子邮件）的范围。

幸运的是，通过将人工智能的认知能力与NLP的自然语言处理能力相结合，企业可以在与网络犯罪分子进行斗争时获得重要的优势。

这些工具的结合在快速分析海量文本信息方面非常强大，因此它们能够主动检测到潜在威胁，帮助企业迅速识别通信中的可疑变化或异常，可能表明正在进行黑客攻击。

人工智能与深度学习的集成

除了传统机器学习和NLP技术的能力之外，深度学习算法推动了威胁检测研究向更快地分析更大的数据集的方向发展。

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型在分析复杂的非结构化数据（如图像、视频和文本）方面表现出色。

通过将这些先进技术与人工智能方法结合使用，公司可以更快地检测到网络中的危险活动。

人工智能与安全信息和事件管理 (SIEM) 集成

借助人工智能的安全信息与事件管理（SIEM）平台，能够提供革命性的能力，帮助现代企业识别每天面临的潜在网络安全风险。

先进的分析和基于机器学习的算法促进了无缝整合，从而实现了能够有效侦测各种网络攻击的集中式监控框架，利用庞大数据量进行分析。

通过分析获得的行动洞察力，组织可以迅速识别潜在威胁，并以无与伦比的精确性做出高效应对。

这些功能将显著降低安全事件对组织安全状况的影响，从而有效保护组织的安全态势。

人工智能支持的威胁情报平台

许多当代企业采用的一种方法是利用人工智能驱动的威胁情报平台的潜力。

通过运用机器学习算法进行大数据分析，可以准确识别各种系统威胁，如攻击向量或恶意软件，以便进行预防，避免造成严重伤害。

这些复杂的结构旨在通过提高组织内已有程序之间的交互效率来简化安全框架。它们为威胁分析提供重要见解，并持续更新其知识库，以确保与不断演变的网络安全格局保持兼容性。

结论

人工智能驱动的解决方案已经改变了威胁检测的格局。借助机器学习、自然语言处理和深度学习算法，您的组织可以以前所未有的速度和准确性检测和应对威胁。将人工智能与SIEM系统的整合以及使用威胁情报平台将进一步增强组织的安全系统。

随着威胁格局的演变，组织必须拥抱这些新兴趋势，以保持在网络犯罪者前一步，并保护其宝贵的数据和资产安全。

 

 

 

来源：https://readwrite.com/how-the-application-of-ai-in-threat-detection-will-revolutionize-cybersecurity/