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lisx 发表于 2022-12-7 21:26
  

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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。

  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。
lisx 发表于 2022-12-7 21:27
  
“在不远的将来,在数字世界里,无论是个人还是组织,所能获得的一切收益,取决于人类智能与人工智能的耦合程度。”

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