在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，人工智能測試至關(guān)重要。這是因?yàn)槿斯ぶ悄苡锌赡軒椭W(wǎng)絡(luò)安全克服一些主要障礙。并且存在許多障礙，包括許多組織無法掌握隨著互聯(lián)網(wǎng)和技術(shù)使用增加而出現(xiàn)的眾多新風(fēng)險和攻擊。

人工智能驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)安全有望改變我們應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)攻擊的方式。由于人工智能具有研究和學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)的能力，因此在識別復(fù)雜威脅方面將至關(guān)重要。此外，人工智能測試是保護(hù)這些小工具免受惡意行為者侵害的一體化解決方案，因?yàn)樾录夹g(shù)和小工具總是可用的。

本博客將帶您了解網(wǎng)絡(luò)安全部門現(xiàn)在面臨的困難、采用人工智能測試來克服這些困難的重要性以及這樣做的一些弊端。最后，在結(jié)束之前，我們將研究人工智能在該領(lǐng)域的一些實(shí)際應(yīng)用。

網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)概述

網(wǎng)絡(luò)安全描述了個人或組織為保護(hù)其在線連接的計算機(jī)硬件和軟件免受網(wǎng)絡(luò)攻擊而遵循的流程。

物聯(lián)網(wǎng)(IoT)等新興數(shù)字技術(shù)的激增。網(wǎng)絡(luò)攻擊的頻率和復(fù)雜性不斷增加，以及數(shù)據(jù)安全方面的嚴(yán)格數(shù)據(jù)保護(hù)法。針對軟件供應(yīng)鏈的攻擊增加是網(wǎng)絡(luò)安全市場的主要驅(qū)動力。

此外，COVID-19大流行增加了大型企業(yè)對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行惡意攻擊的發(fā)生率。他們需要更嚴(yán)格的數(shù)據(jù)庫保護(hù)并促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)的擴(kuò)張。在醫(yī)療保健、銀行、保險、制造和金融服務(wù)領(lǐng)域，采用組織安全解決方案的增長是天意。

一些與網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的有趣數(shù)據(jù)

• 到2026年，用于內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)營的資金預(yù)計將以每年7.2%的速度增長。
• 眾所周知，到2026年12月，全球網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù)和產(chǎn)品的支出將增長8.4%。由于持續(xù)的企業(yè)和個人網(wǎng)絡(luò)攻擊，修復(fù)網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用程序和系統(tǒng)漏洞的必要性是可能促進(jìn)增長的要素。

• 網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)在 2020 年的價值估計為1562.4 億美元，預(yù)計從 2021 年到 2026 年將以 14.5% 的復(fù)合年增長率增長，達(dá)到 3502.5 億美元。
• 根據(jù) Gartner Inc. 的數(shù)據(jù)，信息安全產(chǎn)品和服務(wù)在 2018 年創(chuàng)造了 1440 億美元的收入，比 2017 年下降 12.4%。
• 根據(jù)Gartner 的預(yù)測，信息安全收入將從 2019 年的 1240 億美元增加到 2022 年的 1704 億美元。此外，根據(jù)他們的分析，最終用戶在云安全方面的支出在 2020 年至 2021 年期間增長了 4.1%。

明顯的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)

根據(jù)Google 的一項調(diào)查，您可能會驚訝地發(fā)現(xiàn)人為錯誤占網(wǎng)絡(luò)安全漏洞的 95%。這些錯誤可能包括從下載充滿病毒的電子郵件附件到使用弱密碼訪問不安全網(wǎng)站的所有內(nèi)容。根據(jù)研究，網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊是最常見的網(wǎng)絡(luò)事件、CEO 欺詐、被盜計算機(jī)和勒索軟件攻擊之一。這些攻擊的效果是驚人的，盡管它們看起來很容易處理。在中小型企業(yè) (SMB) 中，數(shù)據(jù)泄露的平均成本為 390 萬美元。前四是前四：大規(guī)模數(shù)據(jù)監(jiān)控、較慢的周轉(zhuǎn)、缺乏對威脅的理解和組織合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。

深入研究常見的網(wǎng)絡(luò)安全攻擊

網(wǎng)絡(luò)犯罪總是在變化，黑客不斷改進(jìn)他們的策略以造成最大的傷害，使上一節(jié)中概述的問題復(fù)雜化?？梢孕薷钠鋪碓匆蕴颖軝z測的惡意軟件占 2019 年觀察到的惡意軟件的93.67%。此外，在同一年，53% 的消費(fèi) PC 和 50% 的商用計算機(jī)都再次感染。要從源頭上根除這種病毒，行動和意識至關(guān)重要。

我們都應(yīng)該知道聰明的黑客巧妙地創(chuàng)造了以下典型網(wǎng)絡(luò)安全威脅的例子。

• 網(wǎng)絡(luò)釣魚

當(dāng)黑客使用網(wǎng)絡(luò)釣魚的社會工程技術(shù)時，他們會向您發(fā)送一封包含危險鏈接的電子郵件。通過單擊該鏈接，您可以讓他們訪問您的計算機(jī)，這樣他們就可以用錯誤感染它并竊取您的所有個人數(shù)據(jù)。

• 硬件和軟件攻擊

如果您的系統(tǒng)硬件和軟件未更新到最新版本，則缺少關(guān)鍵安全更新可能會帶來風(fēng)險。它可以被引入“后門”或“木馬”并獲得對系統(tǒng)的訪問權(quán)限。

• 網(wǎng)絡(luò)入侵

進(jìn)出網(wǎng)絡(luò)端點(diǎn)的數(shù)據(jù)可能會受到惡意行為者的阻礙并被解密。如果他們沒有及時被抓住，他們可能會改變它，篡改它，或者非法使用它。

• 云數(shù)據(jù)泄露

由于越來越多的人使用私有云和公共云，存儲在那里的未加密數(shù)據(jù)對惡意黑客來說是一個公開的邀請。由于接口或 API 不可靠、訪問控制不足、安全架構(gòu)不完善等原因，也可能會組合保存在云中的數(shù)據(jù)。

• 移動惡意軟件

由于這種危險的惡意軟件，移動設(shè)備的內(nèi)部操作系統(tǒng)可能變得不可靠，這可能會降低其功能。由于 URL 在線不安全而經(jīng)常發(fā)生這種情況。此外，下載的具有安全漏洞的應(yīng)用程序也會導(dǎo)致移動病毒問題。

• 勒索軟件攻擊

最常見的網(wǎng)絡(luò)攻擊類型之一是勒索軟件，其中攻擊者將病毒發(fā)送到人們的個人筆記本電腦和智能手機(jī)中，以訪問和使用這些設(shè)備上的數(shù)據(jù)。然后他們想要贖金讓你再次訪問它。

人工智能測試如何增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全？

人工智能測試的一個顯著好處是它顯著減少了一些已知耗時的勞動密集型工作，例如安全監(jiān)控，這對于 IT 安全專家來說無疑是一個重要的時間槽。人工智能測試可以完成這種重復(fù)性的工作，而不是人類必須密切關(guān)注大量的小工具。為了實(shí)施適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)安全、減少攻擊面和檢測惡意行為，需要進(jìn)行人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)測試。

讓我們看一下人工智能測試被證明具有最重要意義的一些其他關(guān)鍵領(lǐng)域：

• 移動大量信息

每天，產(chǎn)生超過2.5 萬億字節(jié)的數(shù)據(jù)。人工智能 (AI) 技術(shù)可以幫助自動化數(shù)據(jù)處理。它使人類無法以可用的方式理解的大量數(shù)據(jù)變得有意義。安全專家無法評估和分類每條信息，因?yàn)楣久媾R數(shù)百萬的風(fēng)險。因此，安全專家很難在破壞 IT 系統(tǒng)之前預(yù)見到危險。人工智能測試可以在沒有人工分析師的情況下識別大量網(wǎng)絡(luò)安全威脅和問題。

• 行為分析

通過分析用戶通常如何與其設(shè)備進(jìn)行交互，機(jī)器學(xué)習(xí)算法足夠智能，可以學(xué)習(xí)和創(chuàng)建用戶行為模式。

AI 測試將用戶標(biāo)記為可疑，如果發(fā)現(xiàn)異常的意外行為，可能會阻止他們。這些行為包括改變用戶的打字速度或嘗試在奇怪的時間訪問系統(tǒng)。

• 分析和理解數(shù)據(jù)的能力

AI 測試分析數(shù)百萬個事件并檢測各種威脅。這些威脅包括利用零日漏洞的惡意軟件、網(wǎng)絡(luò)釣魚嘗試和惡意代碼下載。因此，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已成為必不可少的信息安全技術(shù)。得益于這些見解，公司可以更好地了解危險并更快地做出反應(yīng)。它還可以幫助他們遵守最佳的安全程序。

• 垃圾郵件檢測

垃圾郵件檢測以及由自然語言處理 (NLP) 輔助的其他類型的社會工程是深度學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域。

一般來說，NLP 采用多種統(tǒng)計技術(shù)并廣泛學(xué)習(xí)典型的語言和非語言交流模式來識別和防止垃圾郵件內(nèi)容。

• 入侵檢測和預(yù)防系統(tǒng) (ID/IP)

這些系統(tǒng)可以檢測有害的網(wǎng)絡(luò)活動、防范入侵并警告用戶潛在的危險。使用 ID 和 IP 的系統(tǒng)經(jīng)常被證明在解決數(shù)據(jù)泄露和提高用戶信息的安全性方面很有用。

此外，通過利用深度學(xué)習(xí)、循環(huán)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來保證 ID/IP 系統(tǒng)的更有效運(yùn)行是可行的。上述方法將使安全團(tuán)隊更容易區(qū)分安全和有風(fēng)險的網(wǎng)絡(luò)活動。此外，它還提高了流量分析的準(zhǔn)確性，降低了誤報頻率。

•快速檢測多種威脅

在黑客網(wǎng)絡(luò)方面，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子變得越來越熟練和快速。使用機(jī)器學(xué)習(xí)等尖端技術(shù)可以更輕松地檢測網(wǎng)絡(luò)攻擊。然而，人類很難跟蹤每個連接系統(tǒng)的所有可能危險。這些數(shù)據(jù)用于教育人工智能驅(qū)動的設(shè)備，然后可以從現(xiàn)實(shí)和數(shù)字世界的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

總結(jié)：網(wǎng)絡(luò)安全中的人工智能測試潛力

鑒于人們對網(wǎng)絡(luò)安全中人工智能的興趣日益濃厚，可以假設(shè)在未來，我們將看到更復(fù)雜的解決方案能夠解決業(yè)務(wù)中更加困難和復(fù)雜的困難。通過自動化威脅檢測，人工智能測試將努力拯救網(wǎng)絡(luò)安全并為互聯(lián)網(wǎng)安全做出貢獻(xiàn)。

IT安全專業(yè)人員現(xiàn)在利用人工智能來加強(qiáng)健全的網(wǎng)絡(luò)安全程序。它減少了攻擊面并跟蹤惡意活動。此外，它還評估和處理大量數(shù)據(jù)并評估人類行為。

這絕不是其功能的完整列表。如果您想為AI測試網(wǎng)絡(luò)安全的未來做好準(zhǔn)備，最好采用今天的技術(shù)并與時俱進(jìn)。