同一枚硬币的两个方面：网络安全和人工智能

2020年将以开始的相同方式结束—几乎每天都记录着黑客攻击，计算机系统黑客攻击，数据泄漏。 网络犯罪威胁各种类型的组织及其客户。 个人数据泄漏有可能被用于欺诈和其他网络犯罪。 公司和组织正在竭尽全力抵抗网络攻击。 但是，他们发现很难预测可能威胁的时间，地点和规模。 无论是WannaCry勒索软件，Emotet僵尸网络，还是更糟糕的是迄今未知的病毒程序，要预测攻击的类型都更加困难。 AI和机器学习如何确保安全性网络安全专家对人工智能（AI）和机器学习（ML）技术寄予厚望。 算法可以识别数据使用时的模式，用户行为模式，并在发生可疑活动时及时激活安全系统。 提供网络安全服务的大型IT公司已经在某种程度上使用了AI和ML算法来查找和消除各种威胁以及抵御黑客攻击。 扫描威胁传统的威胁检测方法使用签名或破坏迹象。 此方法对于以前检测到的攻击有效，但无法检测到新的病毒攻击。 签名检测方法最多可识别90％的威胁。 用人工智能代替传统技术可以使效率提高多达95％，但误报的风险却增加了。 最好的解决方案可能是两种方法的组合使用，这可以将检测效率提高到100％，并最大程度地减少算法错误警报的数量。 漏洞管理2020年，报告了17447个漏洞，并且该数目已连续第四年增加。 公司和组织越来越重视每天发现的未受保护的地点。 传统的漏洞管理技术通常要等到黑客利用攻击之后再加以利用。 当现有的漏洞检测技术涉及利用已知漏洞的数据库时，现代的AI和ML工具（例如用户和事件行为分析）可以监视帐户，端点和服务器活动并检测异常行为，从而发出未知信号。攻击。 这将在确认和修补漏洞之前保护组织。 数据中心支持AI可以优化和监视许多关键数据中心（数据中心）流程，例如备用电源稳定性，冷却过滤器运行状况，功耗，设备温度和实时带宽负载平衡。 AI的计算能力和持续监控的能力使您能够了解并及时做出决定，以提高设备和基础设施的安全性。 此外，人工智能可通过通知员工采取纠正措施来帮助降低数据中心维护成本。 例如，在2016年，谷歌表示，人工智能帮助他们将冷却数据中心的成本降低了40％。 但是，与其他应用程序一样，人工智能也有许多局限性使其无法成为主导技术。 缺乏资源至关重要。 公司和组织需要在计算能力，内存和数据上投入大量时间和金钱，以构建和维护AI系统。 安全专业人员需要掌握有关恶意软件，漏洞和异常的许多不同数据集，以训练算法来识别攻击和弱点。 AI军备竞赛？ 欧洲刑警组织（Europol）的一份报告称，人工智能是新兴技术之一，它可能使网络攻击比以往任何时候都更加危险和更难检测。 而且，网络犯罪分子很可能已经在使用AI进行黑客活动。

“目前，很多是理论上的，但不能说这没有发生。 欧洲刑警组织欧洲网络犯罪中心（EC3）战略负责人菲利普·阿曼（Philip Amann）说，这很可能被使用了（教育部，编辑）。

网络犯罪分子可能会使用机器学习来创建自学恶意软件，勒索软件或网络钓鱼攻击。 如今，黑客无法使用网络安全公司拥有的深层技术。 但是，根据Amann的说法，他们已经可以使用每个人都可以免费使用的一些工具，并且它们的质量正在稳步提高。 虽然目前尚不清楚黑客是否使用机器学习来开发或分发恶意软件，但有证据表明，已经使用了基于AI的工具来实施网络犯罪。 在2019年，犯罪分子通过电话冒充公司首席执行官，使用语音欺骗算法骗取了公司员工超过243,000美元的费用。 以前，当攻击者介绍自己担任首席执行官并要求紧急转移资金时，就会发生这种欺诈行为。 但是，犯罪分子现在可以使用Deepfake来模拟语音，以便更具说服力并绕过公司内部的安全协议。 而且，在数字媒体和社交媒体时代，商人和政客等公众人物比以往任何时候都更容易受到攻击。 [simple_tooltip content=”метод синтеза реалистичных фото-, аудио- и видеоматериалов, основанный на технологиях глубокого обучения”]假货[/simple_tooltip]… 实际上，要训练算法，神经网络仅需几个照片和视频文件就足以学习如何在著名人物的参与下制作高质量的假货。 但是，不仅是语音欺骗可能会损害公司和组织。 网络罪犯可以使用机器学习来自动发送网络钓鱼电子邮件，研究员工的行为模式以及制作更可信的电子邮件，以吸引对恶意网站的点击。 也就是说，黑客可以使用AI进行攻击，就像安全专家试图防御一样。 人工智能，机器学习，神经网络不是万能药，而仅仅是解决当今挑战的技术。 以及如何使用它们取决于其开发人员-是创建产品以确保计算机网络安全的公司，还是计划对大公司进行另一次攻击的犯罪集团。 Bogdan Kaminsky在Telegram上订阅ForkLog新闻：ForkLog提要-所有新闻提要，ForkLog-最重要的新闻和民意调查。

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原文作者：ForkLog

编译者/作者：wanbizu AI

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