人工智能和機器學(xué)習(xí)如何統(tǒng)治混合網(wǎng)絡(luò)安全?

　　在不斷發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，人類智能和人工智能(AI)以及機器學(xué)習(xí)(ML)的結(jié)合，對于尋求強大保護的企業(yè)至關(guān)重要�；旌暇W(wǎng)絡(luò)安全是人類專業(yè)知識與人工智能和機器學(xué)習(xí)模型的融合，正在徹底改變組織抵御復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)威脅的方式。本文探討了人類智能的重要性、人工智能和機器學(xué)習(xí)在混合網(wǎng)絡(luò)安全中的規(guī)則，并提供了數(shù)據(jù)驅(qū)動的見解和真實示例。

　　人工智能和機器學(xué)習(xí)如何統(tǒng)治網(wǎng)絡(luò)安全?

　　高級威脅檢測：人工智能和機器學(xué)習(xí)算法可以實時分析海量數(shù)據(jù)，快速識別潛在威脅。例如，異常檢測算法可以識別可能表明網(wǎng)絡(luò)攻擊的異常模式或行為，從而使組織能夠迅速有效地做出響應(yīng)。

　　行為分析：人工智能和機器學(xué)習(xí)可以分析用戶行為、網(wǎng)絡(luò)流量和系統(tǒng)日志，以識別異�；顒�。通過建立正常行為的基線，這些技術(shù)可以檢測到可能表明存在安全漏洞或未經(jīng)授權(quán)的訪問嘗試的偏差。

　　自動響應(yīng)：人工智能和機器學(xué)習(xí)支持的系統(tǒng)可以自動進行威脅響應(yīng)，從而能夠立即采取行動來遏制和減輕攻擊。例如，自動事件響應(yīng)可以隔離受損系統(tǒng)、關(guān)閉惡意進程，甚至應(yīng)用必要的補丁或更新。

　　網(wǎng)絡(luò)釣魚檢測：人工智能和機器學(xué)習(xí)算法擅長識別和減輕網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊。其可以分析電子郵件內(nèi)容、URL和用戶行為，以檢測可疑模式并準確識別網(wǎng)絡(luò)釣魚企圖。此功能有助于防止用戶成為欺詐計劃的受害者。

　　威脅情報和預(yù)測：人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以分析大量威脅情報數(shù)據(jù)。通過持續(xù)監(jiān)控和分析全球網(wǎng)絡(luò)威脅態(tài)勢，這些系統(tǒng)可以識別新出現(xiàn)的威脅、模式和攻擊媒介。這些知識可幫助組織主動加強防御。

　　了解混合網(wǎng)絡(luò)安全：

　　混合網(wǎng)絡(luò)安全是指人類智能、人工智能和機器學(xué)習(xí)的融合，以保護企業(yè)免受網(wǎng)絡(luò)威脅。其認識到需要人類的直覺和上下文理解，同時利用人工智能和機器學(xué)習(xí)模型的計算能力。這種組合可以更好地檢測、分析和響應(yīng)復(fù)雜的攻擊模式，而這些模式可能無法進行純粹的數(shù)值分析。

　　混合網(wǎng)絡(luò)安全即服務(wù)：

　　對混合網(wǎng)絡(luò)安全的需求正在迅速增長，導(dǎo)致管理檢測和響應(yīng)(MDR)的出現(xiàn)成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的一項重要服務(wù)。MDR提供商利用人工智能、機器學(xué)習(xí)和人類智能提供全面的網(wǎng)絡(luò)安全解決方案，滿足缺乏專業(yè)人工智能和機器學(xué)習(xí)專業(yè)知識的企業(yè)的需求。預(yù)計到2025年，MDR市場的收入將達到22億美元，復(fù)合年增長率(CAGR)為20.2%，這突顯出混合網(wǎng)絡(luò)安全在企業(yè)風(fēng)險管理戰(zhàn)略中的重要性日益增加。

　　人類智能在增強人工智能和機器學(xué)習(xí)方面的作用：

　　人類智能在訓(xùn)練和增強混合網(wǎng)絡(luò)安全的人工智能和機器學(xué)習(xí)模型方面起著至關(guān)重要的作用。熟練的威脅獵手、安全分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家貢獻其經(jīng)驗，以確保準確識別威脅并減少誤報。將人類專業(yè)知識與來自各種系統(tǒng)和應(yīng)用的實時遙測數(shù)據(jù)相結(jié)合，是未來混合網(wǎng)絡(luò)安全工作的核心。

　　提高人工智能和機器學(xué)習(xí)模型性能：

　　人類智能與人工智能/機器學(xué)習(xí)模型之間的協(xié)作顯著提高了其有效性。專業(yè)人士定期提供標記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練受監(jiān)督的人工智能和機器學(xué)習(xí)算法，從而實現(xiàn)對惡意活動的準確分類和識別。此外，管理檢測和響應(yīng)專業(yè)人員對模式和關(guān)系的審查和標記改進了無監(jiān)督算法，提高了檢測異常行為的準確性。

　　降低業(yè)務(wù)中斷的風(fēng)險：

　　混合網(wǎng)絡(luò)安全提供了針對快速發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)犯罪策略的主動防御�；�于人工智能和機器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)安全平臺，例如端點保護平臺(EPP)、端點檢測和響應(yīng)(EDR)以及擴展檢測和響應(yīng)(XDR)，有助于識別和防御新的攻擊模式。然而，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子開發(fā)新技術(shù)的速度往往快于人工智能和機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的適應(yīng)能力。通過將人類智能與人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，組織可以領(lǐng)先于威脅，確保及時響應(yīng)并降低業(yè)務(wù)中斷的風(fēng)險。

　　人工智能和機器學(xué)習(xí)如何統(tǒng)治混合網(wǎng)絡(luò)安全?

　　人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)在應(yīng)對復(fù)雜的人工智能和機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)攻擊所帶來的挑戰(zhàn)方面發(fā)揮了重要作用�；�于人工智能和機器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)安全平臺采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)算法和其他先進技術(shù)來分析和處理大量數(shù)據(jù)。這些技術(shù)能夠及時檢測威脅，但網(wǎng)絡(luò)犯罪策略的不斷演變需要人類專家的參與，以根據(jù)實時洞察力評估和調(diào)整模型。人工智能、機器學(xué)習(xí)和人類智能之間的協(xié)作，使組織能夠開發(fā)高度準確的分類系統(tǒng)，并有效地抵御威脅。

　　總結(jié)

　　混合網(wǎng)絡(luò)安全已成為尋求保護自己免受不斷變化的網(wǎng)絡(luò)威脅的企業(yè)的重要防御策略。通過結(jié)合人工智能、機器學(xué)習(xí)和人類智能，組織可以增強威脅檢測、減少誤報并降低業(yè)務(wù)中斷的風(fēng)險。人工智能、機器學(xué)習(xí)和人類專業(yè)知識的整合正在徹底改變網(wǎng)絡(luò)安全格局，使企業(yè)能夠比網(wǎng)絡(luò)犯罪分子領(lǐng)先一步。