人工智能將如何影響網絡安全？
人工智能的出現改變了IT未來的發展走勢，還將在未來繼續讓更多的行業受益。
人工智能基本原則是可以收集數據，對數據進行分析，在了解結果的基礎上做出決定并從結果中學習。這就是為什么將人工智能應用于網絡安全會給其帶來新的能力。
網絡安全隨著IT技術的發展而逐漸成熟，而海量數據的指數級增長使數據泄露變得更為普遍，原因有很多。比如：安全憑證脆弱或盜取，如密碼;病毒，勒索軟件，網絡釣魚詐騙形式的惡意軟件;社會工程學;來自企業內部的威脅;IT系統配置不正確，以及用戶錯誤;易受攻擊的應用程序和權限管理不當等等。
越來越多的黑客攻擊促使企業網絡安全架構中采用人工智能來提升效率和更加精準的進行的數據防御。同時，人工智能的發展也為黑客提供了改進攻擊方式和手段的能力。
人工智能對網絡安全的影響
事物的發展總是兩面性的，一方面人工智能讓構建智能的防御體系，提供了更多可能，一方面黑客也在利用它提升威脅能力。
過往，黑客利用精湛的技術，來編寫惡意軟件代碼。現在，惡意軟件可以作為智能解決方案出售，只需要即插即用。這將許多不具有技術能力的犯罪分子帶入這個領域，從而增加了黑客的數量。
所以，要防御這類易于使用的智能威脅，需要更加智能的解決方案。如，使用基于人工智能的網絡監控工具，可以通過分析用戶行為，識別模式，并識別網絡中的不正常行為。做出相應的反應來快速識別安全漏洞。它可以檢測，監控和關閉比人為操作的、更多的網絡攻擊媒介和手段。
它的工作方式是人工智能模型部署在企業的所有端點處，獲取企業中每個應用程序的大量數據來開發配置文件。這有助于建立行為基準，如果在行為規范上存在統計學上顯著的偏差，則算法會將其標記并進一步調查。
人工智能還可以促進生物識別認證。一直以來，用戶保護數字資產的痛苦之一是需要構思，記住和定期更改強密碼。黑客往往通過脆弱的加密方式來滲透和破壞數據安全。現在，可以通過使用掃描指紋，視網膜或掌紋的生物特征登錄來彌補這方面的漏洞。生物識別登錄可以單獨使用，也可以與密碼一起使用，以控制和監控訪問。
自動化防御能大大降低資源成本
因為現在惡意軟件已經廣泛采用自動化手段，而不是親自進行直接的黑客攻擊。惡意軟件的自動化使攻擊變得更加頻繁，復雜和無情。
尤其是自動化的惡意軟件對物聯網設備的威脅，隨著使用率的提高，安全漏洞也成倍的增加。物聯網設備特別受關注，因為設備制造商在制造產品時不會優先考慮安全性，而用戶在連接設備時很少考慮安全性，這使物聯網設備成為互聯網攻擊流量的首要目標。
在網絡安全防御上，自動化也可以節省網絡安全團隊的時間和投入成本。網絡安全團隊執行許多需要自動化的例行任務，因為他們面臨不斷重復發生的事件，內部威脅和設備管理挑戰，這占用他們完成更關鍵的任務的時間。所以，讓這些平凡的任務自動化，不僅可以釋放人力資源，而且可以在短時間內以更高的準確性獲得結果。
如下表，通過人工智能，網絡安全人員的時間和成本將大大降低。
機器學習適應不斷發展的惡意軟件
惡意軟件通常具有嚴格的目的或協議的程序。黑客可以將人工智能應用于它們，來適應每次攻擊并從中學習。使用了人工智能的惡意軟件還可以模仿IT系統中的人為或受信任元素來可乘之機，所以黑客構建具有混淆功能的多態惡意軟件更加容易。
惡意軟件檢測的關鍵資產是病毒定義或帶有惡意軟件標識符和特征碼的數據庫，有助于識別威脅。黑客可以使用機器學習來逃避檢測，但網絡安全團隊也可以使用它來快速識別風險。
黑客通常會調整其惡意軟件代碼，來逃避安全軟件。而具有機器學習功能的惡意軟件數據庫可以檢測到惡意軟件，無論它是現有的，還是經過調整的惡意軟件，系統都可以根據先前認為是惡意的事件將其阻止。
使用人工智能可以輕松識別不斷演變的威脅。可以訓練人工智能系統在威脅進入系統之前檢測勒索軟件和惡意軟件攻擊。一旦發現，可以將它們與系統隔離。人工智能的預測功能超越了傳統方法的速度。所以，在網絡安全中使用機器學習可以帶來很多優勢，比如：監控和分析多個端點來應對網絡威脅;在惡意活動表現為全面攻擊之前對其進行檢測;自動化常規安全任務;消除零日漏洞等等。
人工智能正逐漸被應用于網絡安全，比如在垃圾郵件過濾;網絡入侵檢測與防護;欺詐識別;僵尸網絡檢測;安全的用戶身份驗證;安全事件預測等等領域。
