如何在网络安全中使用AI

编程并不是一个机械性的工作，而是需要有思考，有创新的工作，语法是固定的，但解决问题的思路则是依靠人的思维，这就需要我们坚持学习和更新自己的知识。今天golang学习网就整理分享《如何在网络安全中使用AI》，文章讲解的知识点主要包括，如果你对科技周边方面的知识点感兴趣，就不要错过golang学习网，在这可以对大家的知识积累有所帮助，助力开发能力的提升。

Cybersecurity Ventures的报告显示，2021年全球网络犯罪带来的损失为6万亿美元，并预计打击网络犯罪的全球支出在2025年将增至10.5万亿美元，是2015年的三倍之多（3万亿美元）。

人工智能，几乎是唯一应对方案。

另一家研究机构Statista认为，2020年网络安全领域的人工智能价值已超过100亿美元，并预计到2027年将达到450亿美元。IBM则认为，缺乏人工智能安全的企业，在抵御网络攻击方面的成本是部署了AI自动化防御系统的企业的三倍。

来自Meticulous的研究数据显示，网络安全领域的人工智能应用，将以每年24%的速度增长，到2027年达到460亿美元。

AI在网络安全中的五种典型应用

1. 恶意代码和恶意活动的检测

通过分析DNS流量人工智能可自动对域名进行分类，以识别C2、恶意、垃圾邮件、钓鱼和克隆域名等域名。在AI应用以前，主要依赖黑名单来管理，但大量更新的工作繁重。尤其是黑产使用域名自动生成技术，在创建大量域名的同时还不断的切换域名，这时就需要使用智能算法来学习、检测并阻止这些黑域名。

2. 加密流量分析

目前超过80%的互联网流量是加密的，除了解密以外，传统的手段无能为力。借助人工智能技术，无需解密并分析有效负载，而是通过元数据和网络数据包进行识别，主要包括：

• 恶意代码
• 恶意软件家族
• 使用中的应用程序
• 在加密TLS会话或某个版本的SSL框架内工作的设备

加密流量分析已经在实践中发挥了作用，至少能够帮助用户不至于在日益增长的加密流量面前完全抓瞎。但由于这项技术还处于新兴发展阶段，暂时不需要投入太多的成本和精力。

3. 检测伪造图片

一种利用递归神经网络和编码过滤器的AI算法可以识别“深度伪造”，发现照片中的人脸是否已被替换。此功能对于金融服务中的远程生物识别特别有用，可防止骗子通过伪造照片或视频，将自己伪装成可以获得贷款的合法公民。

4. 嗓音、语言和语音识别

这种AI技术能够在非机读格式的情况下读取非结构化信息，结合那些来自各种网络设备的结构化数据，丰富数据集以精准做出判断。

5. 检测未知威胁

基于统计数据，AI可推荐使用哪些保护工具或是需要更改哪些设置，以自动化地提高网络的安全性。而且，由于反馈机制，AI处理的数据越多，给出的推荐就会越准确。例如，麻省理工学院的AI2，对未知威胁的检测，准确率高达85%。此外，智能算法的规模和速度是人类无以比拟的。

结论

人工智能在网络安全领域有着广阔的前景，但前提是得到合理的运用。同其他所有技术一样，AI也绝对不是一颗银弹，即使拥有最先进的技术也不意味着百分之百的保护。人工智能不会让你免于因忽视基本网络安全规则而引发的严重攻击。

正确的做法是，建立一个能够适应不断变化的生态系统，在开发和实施智能算法的同时不断的进行纠正或调整，以产生真正的效益。可以想象的到，这是一项耗时且艰巨的工作，但考虑到我们使用AI不是为了炒作或时尚，基于AI技术的网络安全必将也终将产生巨大的价值。

本篇关于《如何在网络安全中使用AI》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于科技周边的相关知识，请关注golang学习网公众号！