在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，人工智能測(cè)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(wú)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(xiǎn)和攻擊。

人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全有望改變我們應(yīng)對(duì)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(shí)別復(fù)雜威脅方面將至關(guān)重要。此外，人工智能測(cè)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(mén)現(xiàn)在面臨的困難、采用人工智能測(cè)試來(lái)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(gè)人或組織為保護(hù)其在線(xiàn)連接的計(jì)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(duì)軟件供應(yīng)鏈的攻擊增加是網(wǎng)絡(luò)安全市場(chǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力。

此外，COVID-19大流行增加了大型企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(xiǎn)、制造和金融服務(wù)領(lǐng)域，采用組織安全解決方案的增長(zhǎng)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(yíng)的資金預(yù)計(jì)將以每年7.2%的速度增長(zhǎng)。
• 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(zhǎng)8.4%。由于持續(xù)的企業(yè)和個(gè)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(zhǎng)的要素。

• 網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)在 2020 年的價(jià)值估計(jì)為1562.4 億美元，預(yù)計(jì)從 2021 年到 2026 年將以 14.5% 的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)，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(cè)，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(hù)在云安全方面的支出在 2020 年至 2021 年期間增長(zhǎng)了 4.1%。

明顯的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)

根據(jù)Google 的一項(xiàng)調(diào)查，您可能會(huì)驚訝地發(fā)現(xiàn)人為錯(cuò)誤占網(wǎng)絡(luò)安全漏洞的 95%。這些錯(cuò)誤可能包括從下載充滿(mǎn)病毒的電子郵件附件到使用弱密碼訪(fǎng)問(wèn)不安全網(wǎng)站的所有內(nèi)容。根據(jù)研究，網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊是最常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)事件、CEO 欺詐、被盜計(jì)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(lái)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(wàn)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(duì)威脅的理解和組織合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。

深入研究常見(jiàn)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(wèn)題復(fù)雜化?？梢孕薷钠鋪?lái)源以逃避檢測(cè)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(jì)算機(jī)都再次感染。要從源頭上根除這種病毒，行動(dòng)和意識(shí)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(yú)

當(dāng)黑客使用網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)的社會(huì)工程技術(shù)時(shí)，他們會(huì)向您發(fā)送一封包含危險(xiǎn)鏈接的電子郵件。通過(guò)單擊該鏈接，您可以讓他們?cè)L問(wèn)您的計(jì)算機(jī)，這樣他們就可以用錯(cuò)誤感染它并竊取您的所有個(gè)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(huì)帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)。它可以被引入“后門(mén)”或“木馬”并獲得對(duì)系統(tǒng)的訪(fǎng)問(wèn)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(huì)受到惡意行為者的阻礙并被解密。如果他們沒(méi)有及時(shí)被抓住，他們可能會(huì)改變它，篡改它，或者非法使用它。

• 云數(shù)據(jù)泄露

由于越來(lái)越多的人使用私有云和公共云，存儲(chǔ)在那里的未加密數(shù)據(jù)對(duì)惡意黑客來(lái)說(shuō)是一個(gè)公開(kāi)的邀請(qǐng)。由于接口或 API 不可靠、訪(fǎng)問(wèn)控制不足、安全架構(gòu)不完善等原因，也可能會(huì)組合保存在云中的數(shù)據(jù)。

• 移動(dòng)惡意軟件

由于這種危險(xiǎn)的惡意軟件，移動(dòng)設(shè)備的內(nèi)部操作系統(tǒng)可能變得不可靠，這可能會(huì)降低其功能。由于 URL 在線(xiàn)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(huì)導(dǎo)致移動(dòng)病毒問(wèn)題。

• 勒索軟件攻擊

最常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)攻擊類(lèi)型之一是勒索軟件，其中攻擊者將病毒發(fā)送到人們的個(gè)人筆記本電腦和智能手機(jī)中，以訪(fǎng)問(wèn)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(fǎng)問(wèn)它。

人工智能測(cè)試如何增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全？

人工智能測(cè)試的一個(gè)顯著好處是它顯著減少了一些已知耗時(shí)的勞動(dòng)密集型工作，例如安全監(jiān)控，這對(duì)于 IT 安全專(zhuān)家來(lái)說(shuō)無(wú)疑是一個(gè)重要的時(shí)間槽。人工智能測(cè)試可以完成這種重復(fù)性的工作，而不是人類(lèi)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(cè)惡意行為，需要進(jìn)行人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)測(cè)試。

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

• 移動(dòng)大量信息

每天，產(chǎn)生超過(guò)2.5 萬(wàn)億字節(jié)的數(shù)據(jù)。人工智能 (AI) 技術(shù)可以幫助自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理。它使人類(lèi)無(wú)法以可用的方式理解的大量數(shù)據(jù)變得有意義。安全專(zhuān)家無(wú)法評(píng)估和分類(lèi)每條信息，因?yàn)楣久媾R數(shù)百萬(wàn)的風(fēng)險(xiǎn)。因此，安全專(zhuān)家很難在破壞 IT 系統(tǒng)之前預(yù)見(jiàn)到危險(xiǎn)。人工智能測(cè)試可以在沒(méi)有人工分析師的情況下識(shí)別大量網(wǎng)絡(luò)安全威脅和問(wèn)題。

• 行為分析

通過(guò)分析用戶(hù)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(hù)行為模式。

AI 測(cè)試將用戶(hù)標(biāo)記為可疑，如果發(fā)現(xiàn)異常的意外行為，可能會(huì)阻止他們。這些行為包括改變用戶(hù)的打字速度或嘗試在奇怪的時(shí)間訪(fǎng)問(wèn)系統(tǒng)。

• 分析和理解數(shù)據(jù)的能力

AI 測(cè)試分析數(shù)百萬(wàn)個(gè)事件并檢測(cè)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(yú)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(jiàn)解，公司可以更好地了解危險(xiǎn)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(cè)

垃圾郵件檢測(cè)以及由自然語(yǔ)言處理 (NLP) 輔助的其他類(lèi)型的社會(huì)工程是深度學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域。

一般來(lái)說(shuō)，NLP 采用多種統(tǒng)計(jì)技術(shù)并廣泛學(xué)習(xí)典型的語(yǔ)言和非語(yǔ)言交流模式來(lái)識(shí)別和防止垃圾郵件內(nèi)容。

• 入侵檢測(cè)和預(yù)防系統(tǒng) (ID/IP)

這些系統(tǒng)可以檢測(cè)有害的網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)、防范入侵并警告用戶(hù)潛在的危險(xiǎn)。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(hù)信息的安全性方面很有用。

此外，通過(guò)利用深度學(xué)習(xí)、循環(huán)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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(duì)更容易區(qū)分安全和有風(fēng)險(xiǎn)的網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)。此外，它還提高了流量分析的準(zhǔn)確性，降低了誤報(bào)頻率。

•快速檢測(cè)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(lái)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(cè)網(wǎng)絡(luò)攻擊。然而，人類(lèi)很難跟蹤每個(gè)連接系統(tǒng)的所有可能危險(xiǎn)。這些數(shù)據(jù)用于教育人工智能驅(qū)動(dòng)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(cè)試潛力

鑒于人們對(duì)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(lái)，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(guò)自動(dòng)化威脅檢測(cè)，人工智能測(cè)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(zhuān)業(yè)人員現(xiàn)在利用人工智能來(lái)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(dòng)。此外，它還評(píng)估和處理大量數(shù)據(jù)并評(píng)估人類(lèi)行為。

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