随着技术的进步并成为现代世界不可或缺的一部分，犯罪分子也会找到新方法来利用网络犯罪。网络安全部门必须更快地发展。那么，人工智能 (AI) 能否成为应对未来安全威胁的解决方案？



网络安全中的人工智能决策是什么？
人工智能程序可以全天候做出自主决策并实施安全措施。这些程序在任何指定时间内分析的风险数据比人脑多得多。在 AI 程序保护下的网络或数据存储系统获得不断更新的保护，该保护始终研究对持续的网络攻击的响应。
人们需要网络安全专家来实施保护其数据或硬件免受网络罪犯侵害的措施。网络钓鱼和拒绝服务攻击等犯罪活动时有发生。虽然有些事网络安全专家不得不做，比如睡觉或研究新的网络犯罪策略以有效打击可疑活动，但人工智能程序不必做任何事情。

人们可以在网络安全中信任 AI 吗？
任何领域的进步都有利有弊。人工智能日夜保护用户信息，同时自动从其他地方发生的网络攻击中学习。不允许出现可能的人为错误。
然而，人工智能软件本身可能存在风险。攻击该软件是可能的，因为它是计算机或网络系统的一部分。人脑不会以同样的方式受到恶意软件的影响。
决定人工智能是否应该成为网络安全的主导力量是一个复杂的决策。在选择之前评估收益和潜在风险是处理可能的网络安全过渡的最明智方法。

人工智能在网络安全中的优势
人工智能早已活跃在世界各地人们的日常生活中，它正在降低工作场所的潜在安全风险，使员工在上班时更加安全。它还具有机器学习 (ML) 功能，可以收集即时数据，可以在人们点击链接或打开网络犯罪分子发送的文档之前识别欺诈行为。
网络安全中的人工智能决策可能是未来的方式。除了帮助众多行业的人们外，它还可以通过这些重要方式提高数字安全性。

全天24小时监控
即使是最熟练的网络安全团队也不得不睡觉。当他们不监控网络时，入侵和漏洞仍然是一种威胁。AI 可以持续分析数据以识别表明即将到来的网络威胁的潜在模式。由于全球网络攻击每 39 秒发生一次，因此保持警惕对于保护数据至关重要。

大幅减少经济损失
监控网络、云和应用程序漏洞的人工智能程序也可以防止网络攻击后的经济损失。最新数据显示，鉴于远程工作的兴起，公司每次违规损失超过​​ 100 万美元。家庭网络阻止内部 IT 团队完全控制企业的网络安全。人工智能将接触到那些远程工作人员，并在专业办公室之外提供额外的安全层。

创建生物识别验证体系
访问具有 AI 功能的系统的人也可以选择使用生物识别验证登录他们的帐户。扫描某人的面部或指纹可创建生物识别登录凭据，以代替或补充传统密码和双因素身份验证。
生物识别数据也保存为加密数值而不是原始数据。如果网络犯罪分子侵入这些值，他们几乎不可能进行逆向工程并访问机密信息。

不断学习识别威胁
当人力 IT 安全团队想要识别新的网络安全威胁时，他们必须接受可能需要数天或数周的培训。人工智能程序会自动了解新的危险。他们随时准备进行系统更新，以了解网络犯罪分子试图破解其技术的最新方式。
不断更新威胁识别方法意味着网络基础设施和机密数据比以往任何时候都更安全。由于培训课程之间没有知识差距，所以没有人为错误的空间。

消除人为错误
有人可以成为他们所在领域的专家，但仍然会出现人为错误。人们会感到疲倦、拖延。当 IT 安全团队中的某个人发生这种情况时，可能会导致安全任务被忽视，从而使网络容易受到漏洞攻击。
人工智能不会感到疲倦或忘记它需要做什么。它消除了由于人为错误造成的潜在缺陷，使网络安全流程更加高效。安全漏洞和网络漏洞即使真的发生，也不会长期存在风险。

需要考虑的潜在问题
与任何新技术发展一样，人工智能仍然存在一些风险。它相对较新，因此网络安全专家在描绘人工智能决策的未来时应该记住这些潜在的问题。

有效的人工智能需要更新数据集
AI 需要新的数据集才能保持最佳性能。如果没有来自公司整个网络的计算机的输入，它就不会提供客户期望的安全性。敏感信息更容易受到入侵，因为人工智能系统不知道它在那里。
数据集还包括网络安全资源的最新升级。AI 系统需要最新的恶意软件配置文件和异常检测功能，并始终如一地提供足够的保护。提供该信息的工作量可能超过 IT 团队一次可以处理的工作量。
IT 团队成员需要接受培训，以收集更新的数据集并将其提供给新安装的 AI 安全程序。升级人工智能决策的每一步都需要时间和财力。缺乏迅速做到这两点的能力的组织可能比以往更容易受到攻击。

算法并不总是透明的
IT 专业人员更容易分解一些较旧的网络安全保护方法。他们可以轻松访问传统系统的每一层安全措施，而人工智能程序要复杂得多。
人们不容易将 AI 拆开来进行次要数据挖掘，因为它是独立运行的。IT 网络安全专业人士可能认为，为了企业的利益而操纵它的透明度较低且更具挑战性。它需要更多地信任系统的自动特性，这会让人们对将它们用于最敏感的安全需求持谨慎态度。

人工智能仍然会出现误报
机器学习算法是人工智能决策的一部分。人们依靠人工智能程序的重要组成部分来识别安全风险，但即使是计算机也不是完美的。由于数据依赖和技术的新颖性，所有机器学习算法都可能出现异常检测错误。
当 AI 安全程序检测到异常时，它可能会提醒安全运营中心专家，以便他们可以手动审查并消除问题。但是，该程序也可以自动将其删除。虽然这对真正的威胁是有利的，但当检测是误报时就很危险了。
人工智能算法可以删除不构成威胁的数据或网络补丁。这使得系统面临真正安全问题的风险更大，尤其是在没有警惕的 IT 团队监控的情况下。
如果这样的事件经常发生，团队也可能会分心。他们必须将注意力集中在通过误报进行分类并修复算法的内容中。如果这种复杂情况长期持续，网络犯罪分子将更容易绕过团队和算法。在这种情况下，更新 AI 软件或等待更高级的编程可能是避免误报的最佳方法。

为 AI 的决策潜力做好准备
人工智能已经在帮助人们保护敏感信息。如果越来越多的人开始相信 AI 在网络安全方面的决策有更广泛的用途，那么未来的攻击可能会获得潜在优势。
了解以新方式实施技术的风险和回报始终至关重要。
网络安全团队将了解如何以新的方式最好地实施技术，而不是让他们的系统暴露弱点。