人工智能如何改善网络安全防御?

人工智能技术(AI)是工业4.0革命的关键组成部分，并与大数据和工业物联网(IIoT)等其他技术协同工作。这种融合正在逐渐改变制造流程，让企业能够借助人工智能的力量来提高效率、生产力和决策。然而，这种技术的使用也带来了挑战，特别是网络安全方面，确保数据的完整性和可用性。这强调了实施稳健的数据治理和安全措施以保持人工智能驱动系统的可信度和可靠性的重要性。

什么是人工智能，它是如何工作的?

人工智能系统旨在模仿人类的认知能力，如学习、解决问题、感知和决策。这些系统依赖于数据，通过收集信息来促进学习，并利用这些知识根据对训练数据的评估做出预测。

人工智能的一种方法是所谓的监督学习，其中系统使用标记数据(封闭数据集)进行训练。在监督学习中，提供输入数据和相应的输出标签(预测)，允许系统根据标记数据集中发现的模式和关系学习做出预测或决策。

另一种方法是无监督学习，其中系统从未标记的数据(不受控制的数据集)中学习，而无需特定的输入输出对或标签。无监督学习的目标是在没有先验知识或指导的情况下发现数据中的模式、结构和关系。

强化学习是另一种类型的学习，其中人工智能系统通过基于反馈和奖励的试错来学习(封闭数据集)。它探索不同的行动并从结果中学习，随着时间的推移优化其性能。

选择不同的学习方法会对人工智能系统所做预测的可信度和主观性产生影响。无监督学习本质上更具探索性，监督学习和强化学习提供了更多的控制和指导，使设计者对结果产生更大的影响，并确保预测具有更高的信任度和可靠性。

使用的一些人工智能技术包括：

机器学习(ML)是人工智能的一个子集，它允许系统在没有明确编程的情况下从经验中学习和改进。它包括使用数据集训练模型，并利用统计技术根据模式和示例进行预测或采取行动。这些数据集可以是专门为训练人工智能引擎而创建的“封闭数据集”，也可以是来自不同来源的“不受控制的数据集”。

深度学习(DL)：深度学习是一种特定类型的机器学习(ML)，它使用人工神经网络来模拟人脑的结构和功能。它可以处理图像、语音和自然语言等复杂数据，从而实现图像识别和语言翻译等任务。

自然语言处理(NLP)： NLP侧重于理解和处理人类语言。它涉及文本分析、情感分析、语言翻译和聊天机器人等技术，允许计算机解释和生成人类语言。

计算机视觉：计算机视觉使机器能够解释和理解视觉信息，例如图像和视频。它涉及图像识别、对象检测和图像分割等技术。

人工智能如何改善网络安全防御?

人工智能提高系统安全度

人工智能可以通过以下方式减少漏洞和防止网络攻击：

代码分析：基于人工智能的代码分析工具可以扫描和分析软件代码，以识别编码错误、缺陷和潜在漏洞。通过自动审查代码，人工智能可以在漏洞被利用之前帮助检测和修复安全漏洞。

安全测试：人工智能驱动的测试工具可以模拟不同类型的攻击，并从不同角度评估系统的安全性。这些工具可以发现漏洞，评估安全措施的有效性，并帮助确定需要改进的领域。

随着人工智能的不断发展，预计将有更多的应用程序被开发出来，以解决更广泛的设计因素和安全考量 。

人工智能改善对攻击和入侵的检测

人工智能可以利用其分析大量事件和通信数据、识别模式和识别异常的能力来增强对攻击和入侵的检测。例如：

异常检测：人工智能算法可以通过分析历史数据来学习正常模式。然后，人工智能将实时数据与这些学习模式进行比较，并将任何偏差标记为潜在的异常。例如异常网络流量，或可能表明网络攻击的意外系统活动。

基于行为的分析：人工智能可以分析用户行为并为正常活动建立基线。之后可以检测与这些模式的偏差，这些偏差可能表明未经授权的访问或恶意操作。例如异常登录模式、权限提升尝试或异常数据访问模式。

深度数据包检测：人工智能可以执行深度数据包检测，来精细分析网络流量。通过检查网络数据包的内容和上下文，人工智能算法可以识别潜在威胁，例如恶意负载或指挥控制通信。

用户行为分析：人工智能可以跨多个系统和应用程序分析用户行为，以建立正常行为基线。然后可以检测到异常活动或偏离基线，这些异常活动或偏差可能表明用户帐户已泄露或内部威胁。

人工智能改善响应流程

此外，对于事件处理和响应，人工智能还可以通过提高流程的速度、准确性和效率来改进流程。

事件分类和优先级：人工智能可以分析安全事件的严重性、影响和上下文，帮助安全团队确定响应工作的优先级。通过考虑各种因素，例如受影响系统的严重性、潜在的业务影响以及成功利用的可能性，人工智能可以帮助做出关于如何有效分配资源的明智决策。

事件调查和取证：人工智能可以协助对安全事件进行有效和彻底的调查。它可以分析不同的数据源，包括系统日志、网络流量和用户活动，以重建攻击时间线、识别攻击媒介并确定入侵程度。人工智能驱动的分析可以加速调查过程，并为遏制和补救提供有价值的见解。

人工智能可以通过自动化任务、提供实时洞察、不断从新威胁中学习以及扩展人类分析师的能力，帮助简化和加强网络安全响应流程。它可以实现更快的检测、响应、识别、遏制和恢复，最终增强抵御网络威胁的整体弹性。

人工智能改善危害识别和风险分析

人工智能可以改善网络安全危害和后果识别，并增强对网络物理系统的风险分析。例如：

数据分析和模式识别：人工智能算法可以分析大量数据集，包括来自许多生产过程的安全危害和可操作性(HAZOP)文件，以识别与过程安全危害和后果相关的潜在网络原因。通过应用高级分析和模式识别技术，可以识别导致潜在风险的网络相关因素及其对网络物理系统的潜在影响。

自然语言处理(NLP)和文本分析：人工智能技术，如NLP和文本分析，可用于分析文本数据，如网络和过程安全事件报告、安全公告和监管指南。通过提取相关信息和识别关键风险因素，人工智能可以协助网络物理系统进行危害识别、后果评估和风险分析。

机器学习和数据驱动的洞察：人工智能可以利用机器学习算法来分析历史过程和事件数据，并识别可能表明潜在危险或后果的隐藏模式或趋势。通过从过去的事件或侥幸事件中学习，人工智能可以提供数据驱动的见解和预测，以加强风险分析并改进主动风险缓解策略。

决策支持系统：人工智能可以通过整合危害和后果数据、风险分析结果(风险登记册)和上下文信息来提供决策支持。通过分析技术，人工智能可以帮助工程师和流程操作员理解和识别复杂的风险情景，做出明智的决策，并确定风险缓解行动的优先级。

参读来源：

https://industrialcyber.co/expert/artificial-intelligence-how-can-it-help-and-harm-us/