网络安全中的人工智能：优点和缺点

我们可以使用人工智能，网络以比人类更快的安全速度自动执行复杂的重复性任务  。

人工智能技术可以对复杂、中的智重复的人工输入进行逻辑排序 。这就是优点人工智能被用于人脸识别和自动驾驶汽车的原因。但这种能力也为人工智能网络安全铺平了道路 。和缺这对于评估复杂组织中的网络威胁特别有用。当业务结构不断变化时 ，安全管理员通常无法识别弱点。中的云计算智

此外 ，人工企业的优点网络结构也变得越来越复杂 。这意味着网络犯罪分子可以利用更多的和缺漏洞来对付我们 。我们可以在高度自动化的网络制造3.0企业或石油和天然气行业等综合公司中看到这一点 。为此 ，安全各种安全公司开发了人工智能网络安全工具来帮助保护企业
。中的智

本文将深入探讨什么是人工智能，以及其是如何应用于网络安全，还将了解这项有前途的技术的建站模板优点和缺点。下面
，先来看看什么是人工智能!

什么是人工智能?

人工智能是一种利用统计加权矩阵的合理化方法 。这个矩阵也被称为神经网络。可以先把这个网络想象成一个决策矩阵
 ，其中的节点对每个过滤过程都有加权偏差 。神经网络将接收一个预编译数据数据库。这些数据还将包含人工智能解决的潜在问题的答案 
。这样 ，源码库人工智能就会产生偏见。

例如，一个包含不同图像的数据库。假设其具有人脸图像和其他西瓜图像。此外，每个图像都有一个标签来检查每个项目。当人工智能“学习”其的猜测是否正确时 ，系统会增加节点权重 。这个过程一直持续到系统达到预定义的错误率
。这通常被称为深度学习 ，指的是服务器租用创建深度的决策层 。

接下来，看看用于处理数据的步骤 。

人工智能数据处理的关键步骤

可以将整个数据工作流浓缩为以下流程:

1.输入传感器接收数据。

2.数据通过CPU
，并被重定向到人工智能进程。

3.数据进入人工智能解决方案的统计加权矩阵
。每个节点都处理这些信息，然后使用每个各自的过滤器做出决定。

4.数据到达统计加权矩阵的最后一个节点。亿华云这决定了最终的决定。

然而，这个过程与深度学习略有不同。第1步将包括来自预编译数据库的数据，并用正确的响应标记。此外 ，深度学习将重复步骤1到4
，以达到预定义的容错值。

下面，通过一个如何处理AI数据的示例来看看这一点 。

AI数据过滤示例

假设一张图片到达了一个AI节点。高防服务器该节点会将数据过滤为可用的格式，如255灰度。然后，将运行一个脚本来识别特性。如果这些特性与筛选器中的其他特性相匹配 ，则节点可以做出决定。例如 ，其会表明找到的是一张脸还是一个西瓜  。

然后 ，数据转到下一个节点 。这个特定节点可以有一个滤色器来确认第一个决策。这个过程一直持续到数据到达最后一个节点 。届时，人工智能将做出最终决定 ，确保找到的是一张脸还是一个西瓜。

重要的是，人工智能系统总是会有一定程度的误差  。没有什么是绝对正确的 ，永远不会。但有时 ，错误百分比是可以接受的。

了解人工智能的工作原理后，下面来看看人工智能的网络安全解决方案吧 。

网络安全领域的人工智能

人工智能网络安全解决了在复杂环境中自动评估威胁的需求。具体来说，这里有两个人工智能网络安全中的AI用例：

1.检测异常。人工智能通常会检测网络日常运行中的异常情况。这有助于了解用户访问网络的时间和地点。网关设备还具有用于分析的AI集成。如果出现异常行为
 ，一些解决方案会锁定用户 。其他解决方案仅发送警报。

2.分类数据
。人工智能实际上是一种分类实用程序 。这加快了恶意软件或不良行为的筛选过程
 。这在拥有大量数据的组织中很有用
。

这就是人工智能在网络安全方面的两大主要用途，接下来看看其的优点和缺点!

人工智能的优点和缺点

如前所述，人工智能有很多好处。其能运行重复性的任务来识别异常或对数据进行分类。也就是说，一些大的缺点可能会抵消其的好处。那来看看缺点。

AI准确性vs资源需求

第一个缺点是人工智能网络安全解决方案的准确性。这种准确性还取决于许多因素。这包括神经网络的大小和为过滤而定义的决策。其还取决于达到预定义的错误率所需的迭代次数。

假设有一个三层的决策树。每一层对于每个决策路径都有多个节点。即使这是一个相当简单的矩阵，也需要大量的计算。系统的有限资源会损害解决方案的智能
。

人工智能网络安全解决方案提供商可能会阻碍其解决方案的智能/准确性，以满足目标人群
。但有时候，问题不在于智商。相反，其具有低延迟和安全漏洞 。在寻找人工智能网络安全解决方案时，需考虑其在网络中的安全性。

静态和持续训练

人工智能统计加权矩阵一旦训练完毕 ，通常不会在服务中再训练  。能发现这是由于硬件中缺乏可用的处理资源造成的。有时候 ，系统学到的东西会使情况变得更糟，从而降低效率。相反，人类是迭代学习的 。这意味着会造成很多事故。因此，解决方案提供商必须确保软件在使用过程中满足规范要求。

网络安全通常需要更新以应对新的攻击。为此 ，需要大量的力量来训练AI。此外 ，人工智能网络安全供应商将需要定期更新 ，以应对网络威胁。

也就是说
，人工智能网络安全解决方案的人工智能组件是用于对数据进行分类和评估基线数据中的异常情况。因此 ，其不会导致恶意软件列表更新出现问题  。这意味着仍然可以使用人工智能网络安全。

看完了人工智能网络安全的优点和缺点
，也来看看这项技术的一些用途吧!

在哪里可以找到AI网络安全

如前所述，高度自动化的企业网络安全最薄弱。一般来说，自动化环境会重叠信息技术(IT) 、运营技术(OT)和物联网(IoT) 。这是为了提高生产力，降低产品的单位成本，并在竞争中削弱竞争力
。

但这也会产生漏洞 。为此，人工智能网络安全对于发现这些公司的潜在漏洞很有帮助。解决方案要么通知管理员，要么自动应用补丁。

然而 ，这可能还不够
。网络犯罪分子目前正在攻击大型、高度整合的公司。为此，他们利用了没有安全性的OT 。这个OT是为有线网络发送命令到硬件，如工厂设备 。这意味着其从未构成安全漏洞。但如今，攻击者使用OT来访问网络的其余部分
，或使工厂设备离线。

制造和自动化工厂的OT风险管理

由于上述原因 ，OT风险管理工具变得越来越流行。这些系统有效地获取生产环境的实时克隆，然后进行无数次的模拟来寻找漏洞。

系统的AI部分通常会发现漏洞。在这种情况下 ，管理员会提供解决方案 。OT风险管理软件会随着制造工厂安排的变化而持续运行，以满足订单 、项目或供应需求 。

在这种情况下
，人工智能系统使用防病毒列表中的已知恶意软件 ，试图找到进入系统的入口路径。这项任务需要复杂系统的自动重复功能，这非常适合人工智能。

那么 ，什么时候应该实施人工智能网络安全?

何时应该使用人工智能网络安全

如上所述，使用制造业和工厂设备的企业应该使用人工智能网络安全 。在大多数情况下 ，还需要寻找一个OT风险管理解决方案，以减少与OT相关的风险 。

若企业使用IoT和IT，那么也可以使用人工智能网络安全 。这样，便可降低网络被攻击的风险。物联网设备通常会以低于竞争对手的价格出售，因此还可以省去增加足够安全措施的成本 。

最后，即使企业只使用IT，也能使用AI
。人工智能可以帮助评估不规则流量 ，从而保护网关 。此外，还可以利用AI的数据分析。这样 ，就可以知道是否有人在恶意使用硬件 。

综上，便是关于人工智能网络安全的所有内容
，简单总结一下!

总结

我们可能会在任何需要自动化重复任务的地方使用人工智能 。人工智能还有助于对复杂任务做出决策。这就是为什么许多网络安全解决方案提供商使用人工智能的原因。事实上
，这些提供商的工具有助于应对高度复杂且安全性极差的系统的挑战
。

我们总是可以从人工智能网络安全中受益，无论业务技术的集成程度如何 。AI功能也非常适合使用智能操作对数据进行分类
。这样，就可以加快搜索恶意软件的速度
。人工智能网络安全也有利于发现网络的异常使用。