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人工智能將如何改變數(shù)據(jù)安全

人工智能 數(shù)據(jù)安全
網(wǎng)絡(luò)安全中的人工智能 (AI) 對(duì)數(shù)據(jù)安全來說是好事還是壞事?人工智能的前提是對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析,然后利用數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。好人和壞人都可以使用人工智能,這對(duì)數(shù)據(jù)安全的未來意味著什么?

網(wǎng)絡(luò)安全中的人工智能 (AI) 對(duì)數(shù)據(jù)安全來說是好事還是壞事?人工智能的前提是對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析,然后利用數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。好人和壞人都可以使用人工智能,這對(duì)數(shù)據(jù)安全的未來意味著什么?

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人工智能會(huì)增加數(shù)據(jù)安全威脅嗎?

從威脅攻擊者如何使用 AI 來看,簡短的回答是肯定的,AI 會(huì)增加威脅。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)犯罪分子依賴人類智能時(shí),他們大多是手動(dòng)發(fā)現(xiàn)漏洞,即使他們使用工具也是如此。通過使用人工智能,他們可以自動(dòng)化環(huán)境分析過程并更快地找到其弱點(diǎn)。從本質(zhì)上講,人工智能使攻擊更智能、更準(zhǔn)確。由于人工智能依賴于數(shù)據(jù)變得更加智能,因此威脅行為者可以使用從先前嘗試中收集的數(shù)據(jù)來預(yù)測漏洞或發(fā)現(xiàn)受害者數(shù)據(jù)安全性的變化。

三種常見的攻擊是規(guī)避攻擊、中毒攻擊和隱私攻擊。在逃避攻擊期間,惡意內(nèi)容通過在測試時(shí)更改代碼來逃避檢測。中毒攻擊側(cè)重于更改數(shù)據(jù)集,而隱私攻擊則檢索敏感數(shù)據(jù)。這些攻擊中的每一個(gè)都是通過使用人工智能來發(fā)現(xiàn)開口,然后以比受害者檢測到的速度更快的速度發(fā)起的。

AI 攻擊最具挑戰(zhàn)性的部分之一就是這種速度。與防御者開發(fā)工具和策略來防御攻擊相比,威脅參與者可以更快地發(fā)現(xiàn)新趨勢。威脅行為者還可以使用人工智能來分析大量數(shù)據(jù),然后設(shè)計(jì)可能對(duì)特定人群起作用的社會(huì)工程攻擊。

人工智能如何改進(jìn)漏洞管理

奇怪的是,有多少企業(yè)和機(jī)構(gòu)沒有為數(shù)據(jù)安全的漏洞管理方面投入足夠的資源。有效的網(wǎng)絡(luò)安全始于阻止犯罪分子獲得訪問權(quán)限。然而,要做好這件事并不是一件容易的事。它可能既昂貴又復(fù)雜。您還需要許多不同的人和角色之間的團(tuán)隊(duì)合作。

然而,這就是為什么漏洞管理是人工智能的完美任務(wù)。人工智能不是所有的手動(dòng)任務(wù),而是自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析和系統(tǒng)審查。這導(dǎo)致了一個(gè)更快的過程,使其更有可能在網(wǎng)絡(luò)犯罪分子之前發(fā)現(xiàn)漏洞。好人可以在攻擊發(fā)生之前解決問題。

人工智能還可以通過多種方式提高數(shù)據(jù)安全性。讓我們從漏洞管理的基石開始,了解您的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別。 漏洞評(píng)估是了解您在保護(hù)數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)架構(gòu)方面所處位置的關(guān)鍵。AI 可以更快、更準(zhǔn)確地分析大量數(shù)據(jù),這意味著您幾乎可以實(shí)時(shí)了解自己的漏洞。

漏洞管理的一大挑戰(zhàn)是跟蹤所有不同的信息源??赡軙?huì)在聊天板和私人媒體上討論潛在的攻擊。(這通常會(huì)困擾網(wǎng)絡(luò)安全。)通過使用人工智能來發(fā)現(xiàn)趨勢,防御者可以知道將他們通常有限的資源集中在哪里以產(chǎn)生最大的影響。同樣,組織應(yīng)該尋求使用人工智能來幫助分類安全警報(bào),以了解哪些既相關(guān)又重要。

用人工智能推動(dòng)數(shù)據(jù)安全

AI 正在改變雙方的漏洞管理——攻擊者和被攻擊者。隨著威脅行為者越來越多地使用人工智能進(jìn)行攻擊,組織保持領(lǐng)先的最佳方式是使用相同的技術(shù)。否則,他們會(huì)將自己的數(shù)據(jù)安全工作暴露在具有 AI 速度和準(zhǔn)確性的威脅面前。 

 

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: ITPUB
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