人工智能在网络安全中的风险和回报

人工智能在网络安全中的风险和回报

• 识别和保护：在当今世界，识别网络风险变得越来越具有挑战性，尤其是在零日攻击的情况下。这些是攻击者在供应商或系统设计者意识到之前发现的系统缺陷，然后可能会出于恶意原因加以利用。
• 响应：安全运营团队为响应网络攻击而采取的程序之一是阻止已发现威胁的原始IP地址。这些IP地址有时通过电子邮件标头、威胁情报工具和平台检索。人工智能可以通过检测、分析和禁止已知的恶意IP地址来帮助自动化这一过程。
• 透明度和解释能力：在这种情况下，必须了解是如何从情报到洞察再到行动的，这样人们就可以得出与提供相同数据时相同的结论。围绕模型的生成方式缺乏开放性是许多人工智能模型和解决方案的困难之一。
• 公平：人工智能系统的智能程度取决于用于训练其数据。偏见可能会在不知不觉中和无意中被编码到其中。这可能会导致不正确的分析，并最终导致糟糕的判断和严重的后果。如果未识别出具体的漏洞倾向，企业可能会遭受重大攻击。
• 安全：当用于网络防御操作的人工智能技术未按照网络卫生准则进行处理时，例如频繁升级、整个构建过程中的设计安全性和测试，就会发生这种情况。