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今天,我们的工作、学习、娱乐都在不断地在线连接。我们的生活沉浸在数字化之中。但不幸的是这也吸引了黑客。仅在意大利,2022 年严重网络攻击就增长了 169%(Clusit 报告 2023)!

为了保护自己,我们必须使用最先进的工具。这就是人工智能发挥作用的地方,它能够快速处理大量数据并发现异常情况。

人工智能如何帮助我们

我们的系统每秒生成数千条信息。人类不可能监控一切并了解是否存在攻击。然而,人工智能成功了。

通过在正常网络模型上训练的机器学习算法,人工智能可以快速识别异常流量、可疑访问、受感染的文件。从而在攻击造成损害之前将其阻止在萌芽状态!

但不仅如此。如今,人工智能还被用来彻底分析软件和应用程序,寻找代码中可能被黑客利用的缺陷。通过发现这些漏洞,可以强化系统。

威胁检测和漏洞评估

让我们更详细地了解人工智能在网络安全中使用的两种主要方式:

威胁检测

Il threat detection, ovvero l’individuazione delle minacce informatiche, è uno degli utilizzi più diffusi dell’IA in ambito di cyber-security.

人工智能算法经过大量数据的训练,以学习识别不同类型网络攻击和恶意软件的典型“特征”。这使他们能够实时分析网络流量并识别可能表明攻击正在进行的异常模式。

例如,如果他们检测到来自某个 IP 地址的流量出现异常峰值,或者注意到重复尝试使用不同的密码访问服务器,他们可以将这些活动归类为可疑活动,并向安全分析师发送实时警报。

基于人工智能的威胁检测系统集成了监督式、无监督式和深度学习机器学习技术来处理 TB 级的网络数据,检测越来越快、越来越复杂的威胁。

与传统的基于签名的系统相比,人工智能还可以识别零日攻击和未知恶意软件,这要归功于其识别流量模式异常的能力。

脆弱性评估

另一方面,漏洞评估的目的是在系统被攻击利用之前识别系统中的潜在缺陷和弱点。

同样,人工智能用于分析与网络配置、应用程序源代码、安装的软件版本等相关的大量数据,以搜索已知或未知的漏洞。

例如,机器学习算法可以扫描数百万行代码,以识别错误、逻辑缺陷、后门或其他可能被黑客利用的缺陷。深度学习技术有助于分析系统和网络配置,以发现权限、身份验证和加密方面的弱点。

通过主动识别这些漏洞,组织可以在它们被利用之前对其进行修补,从而大大减少攻击面。使用人工智能进行自动化漏洞评估极大地加速和增强了这一关键的网络安全过程。

人工智能在网络安全领域的未来

人工智能将作为安全的核心组成部分越来越多地集成到 IT 基础设施中。机器学习算法将使我们能够实时处理和交叉引用大量数据,识别越来越快、越来越复杂的威胁。

响应自动化将变得更加先进,人工智能代理能够应用补丁、隔离受损组件、修改配置以实时阻止攻击。

黑客也会使用人工智能,因此安全专家需要不断更新新技术。需要道德、透明和包容的人工智能系统来避免偏见和滥用。

总之,人工智能在网络安全领域的未来充满机遇,但也充满复杂的挑战。凭借前瞻性的思维和开放的心态,我们可以为所有人建设一个更安全、更繁荣的数字明天。


见解

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