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人工智能和機器學習的飛速發展，正在定義著各個行業的未來。根據Marketsand Markets公司的研究，人工智能產業總值將在2025年達到190億美元。據預測到2021年末，四分之三的商業應用將會使用人工智能服務。
目前AI技術已經在自動化、教育、客戶服務等等行業中取得了不小的進展。網絡安全也是AI大展身手的領域之一，它打擊信息犯罪中發揮著重要的作用。
本文將介紹如何使AI成為推動信息安全發展最好的IT架構方案。
機器學習用於網絡風險識別
阻止網絡犯罪的第一步，是提前識別網絡攻擊，這可是AI、ML技術的主場。它分析數據，在威脅攻擊信息系統前將其識別。通過機器學習，計算機可以基於接受到的數據應用並調整算法。由此，計算機比人類更準確地識別風險和探測異常情況。
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傳統的技術主要依賴於歷史數據，不能像AI一樣即時改進算法。它們無法像人工智能一樣處理新型陷阱和黑客的機關。更重要的是，比起人類，AI更能輕鬆快捷地處理日益增加的網絡犯罪。
AI驗證和密碼保護
你是不是也偷懶地無數賬戶設置同一個密碼？事實上，密碼是用戶賬號和黑客之間唯一卻脆弱的屏障。
生物識別驗證是比密碼更好的選擇，但是它們也不那麼方便。比如，面部識別系統可能會無法識別用戶的新發型。黑客可以偷竊用戶社交賬號中的照片來騙過系統，突破安全防線。
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這就是開發者使用人工智能或增強生物識別，試圖擺脫種種缺陷使其更加可靠的原因。
iPhoneX的面部識別技術就是一個好例子。這項技術被稱為“面部識別碼”，它使用神經引擎和內置紅外傳感器處理用戶面部特徵。軟件通過識別關鍵模式和相關性構造用戶臉部模型。
Apple確保這一技術使得黑客幾乎不可能使用別的方式騙過AI打開設備鎖。他們的信息安全解決方案，也使得AI軟件甚至可以在各種照明條件下正常工作，也不會受到帽子，面部毛髮，新發型等面部變化的干擾。
網絡安全和AI
維護網絡安全包括兩個部分，刻畫組織的網絡拓撲結構，和建立安全規則和政策。這兩項工作都要耗費大量時間。但是各種信息安全架構服務正在使用人工智能加速這一過程。
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AI通過學習和觀察有助於推測安全政策的網絡流量模式來實現這一目的。這不僅節約了時間，而且能夠從中獲取大量資源用於科技進步和發展。
除此之外，人工智能還可以檢測緩衝區上溢。應用向緩衝區輸入的數據比平時更多時常常出現這種情況。員工的錯誤行為是數據洩露的主要原因，對於AI來說，發現並預防這類錯誤很容易。
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除此之外，AI能做的還有很多。比如，當檢測到異常時，AI可以阻止未授權的訪問或者提前阻止惡意軟件。軟件公司和安全公司還將繼續調整AI以減少探測所用時間，增加探測率，阻止惡意軟件傳播，增加用戶安全性並保護系統。
即使仍然有很大改進空間，但不可否認，它已經帶領網絡安全行業走向了新未來。
我們一起分享AI學習與發展的乾貨
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