人工智慧將如何對抗現代駭客和網路犯罪
在過去的幾年裡，我們看到被洩露的消費者數據數量急劇增加。隨著物聯網（IoT）的普及和互聯網的廣泛使用，網絡犯罪迅速增長。這不僅損害了消費者的利益，也損害了公司的聲譽。
當這些違規行為發生時，經濟損失是驚人的。以下是人工智能（AI）如何被用來對付網絡犯罪。
ai：網絡犯罪的閘門
像以前一樣，讓網絡犯罪分子受益的一件事是人工智能，物聯網也大量依賴人工智能。簡單地說，人工智能的發展使得網絡犯罪分子更容易違反系統和竊取數據。鑑於人工智能正在迅速發展，因此肯定有理由令人關切。
眾所周知，網絡罪犯正在人工智能等領域採用最新技術。他們這樣做是為了**更強大、更不易察覺、影響更深遠的攻擊。此外，由於雲計算的巨大擴展，整個網絡安全環境變得前所未有的複雜。
隨著人工智能能力的增強，人工智能系統將被用來**新的威脅和援助現有威脅是很自然的。此外，人工智能對物理世界的影響越來越大——認為無人機和汽車——在理論上可能會導致一些極其可怕的結果。
網絡安全人才短缺
所有這一切都發生在最糟糕的時候：網絡安全行業存在巨大的人才缺口。這被認為是一場危機。隨著黑客和網絡犯罪分子利用尖端技術和工具加大努力，網絡安全專業人士需要儘可能多的幫助。
不幸的是，網絡犯罪分子深知並利用了這一弱點。
準備不足和人手不足的公司在防範攻擊或在攻擊發生時果斷應對方面所能做的很少。這種網絡安全技能短缺意味著需求是天文數字，價格很高，獲得網絡安全專業人員有許多障礙。這些問題很難克服，尤其是對較小的公司而言。
隨著網絡和雲產品和服務的無處不在，目前市場佔據主導地位，企業很難找到滿足其it需求的合適人才，更不用說網絡安全了。最常成為攻擊目標的是初創企業和小型企業，其結果有時可能是致命的。
所有這些都發生在大公司能夠利用網絡安全專業知識的時候，儘管這並不容易。不言而喻，有些東西需要改變，但是什麼呢？
機器學習的潛力
在打擊網絡犯罪的鬥爭中，讓人工智能與人工智能相抗衡是許多公司目前正在考慮的問題。很明顯，目前，我們正處於與網絡犯罪分子的軍備競賽之中。
網絡犯罪分子目前可能正在獲勝，但隨著網絡安全專家和新成立的公司開始改進他們的人工智能算法，並專注於解決這一普遍存在的問題，尚不清楚他們還能不受約束地堅持多久。
一個令人興奮的發展是從人體中獲得靈感的。千百萬年來，我們的免疫系統已經學會了解自己。這其中很大一部分是它能夠探測到威脅並迅速對抗它們，即使我們的身體以前從未“見過”過它們，那麼下次記得那個威脅吧。
這是描述我們免疫系統的基本方法，同樣可以應用於人工智能。
利用機器學習，網絡安全解決方案——實際上是計算機的“免疫系統”——可以在數字威脅發生時，早在入侵發生之前，就使用算法來識別它們，並利用這些信息來防止它們。通過連接到公司的網絡，人工智能可以瞭解它。
隨著時間的推移，機器學習將決定什麼是正常的，並擊退任何似乎不正常的東西。
有一個算法
很高興看到人工智能以一種可以打擊網絡犯罪的方式發展，但也許最好的方法是從我們自己開始。儘管人工智能協助的網絡犯罪帶來的威脅令人恐懼，但更可怕的是，正如2014年IBM的一項研究所記錄的那樣，90%以上的網絡犯罪都是由代表我們這些最終用戶的錯誤造成的。
儘管當今有許多先進的網絡安全解決方案，包括那些利用人工智能的解決方案，但大多數重大漏洞的目標都是源於我們行為的人為錯誤，而不僅僅是在網絡和系統中發現的錯誤和漏洞。通過自我意識和發現這種行為，像你我這樣的消費者可以抵禦網絡犯罪。這需要很少的努力。許多人類行為被廣泛認為是協助網絡犯罪，但其中三種行為最為突出：
1默認偏差
接受計算機上的默認安全設置，而不充分利用雙因素身份驗證的好處，不僅讓IT部門頭疼，還會使數據面臨風險。
2條件作用
不斷有關於新威脅的新聞，暴露於諸如網絡釣魚等容易被發現的輕微網絡安全問題，以及大量的安全警告和警報意味著我們已經習慣於置身事外，變得自滿。
三。炒作和虛假恐懼
每次有一個引人注目的攻擊或問題，它擊中新聞。這就促使安全專家24小時不停地工作來修復它。組織也會效仿，並試圖保護自己免受一些他們可能永遠不需要擔心的事情的影響。一直以來，他們都忽略了現有的漏洞。
那麼，解決辦法是什麼——用人工智能來打擊使用人工智能的網絡犯罪的技術，或者更好的人類行為？雖然前者發生的可能性遠大於後者，但兩者的結合將是最有效的解決方案。
是的，通過更加謹慎和自覺，我們可以在打擊網絡犯罪方面做得更多。然而，仍然存在一個主要的技能短缺和網絡犯罪正在變得更聰明，更厚顏**，更難發現。正是人工智能和人類智能的結合在打擊網絡犯罪方面最有希望。
想了解更多嗎？
人工智能註定要改變我們這個世界的運作方式。它將觸及一切，擾亂科技領域，甚至是數十年來從未觸及的我們日常生活的方方面面。從我們電腦和設備中的芯片到西方的民主，沒有什麼是人工智能、科技和大數據無法企及的。
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圖片來源：AndreyPopov/Depositphotos
- 發表於 2021-03-22 21:40
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- 分類：安全
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