AI与网络安全如何协同应对数字时代的网络攻击和数据泄露威胁

网络攻击现状

当今处于数字时代，网络攻击事件时常发生。对手或网络罪犯会开展有组织的行动，也会进行有计划的行动，对目标计算机系统或网络发动攻击。他们运用经过精心策划的技术，妄图破坏组织的关键业务操作，也妄图破坏相关的关键业务操作。去年一年，全球有数以万计的网络攻击事件，这些事件的程度各不相同。很多企业和机构都受到了严重影响，在经济方面遭受了巨大损失。

这些攻击的方式呈现出多种形式，有的是企图访问系统，有的是要对系统进行修改，还有的是要破坏系统等。传统的系统在面对每月大量出现的恶意软件时，其力量逐渐变得不足，很难非常有效地防范攻击，企业迫切地需要新的技术手段来对网络安全进行保障。

AI应用领域

AI 在网络安全领域的应用较为广泛。现在，许多网络安全公司对运用 AI 系统表现出很大的兴趣，它们借助复杂算法来探测恶意软件以及未经授权的登录行为。这种技术已被应用于多种不同的场景，像基于区块链的加密货币交易，在线银行的操作，还有对敏感公司记录以及客户数据的防护等方面。

这使得企业的网络安全防护能力有了明显的提升，这样一来就降低了遭受攻击的几率。同时，这些借助 AI 的系统能够跟得上恶意软件的生成速度，持续为系统的安全提供保障。

机器学习作用

机器学习是 AI 的重要构成部分，对网络安全有着重大意义。它能够使计算机依据所获取的数据来使用和调整算法，从数据当中进行学习并且知晓需要改进的地方。从网络安全的角度来讲，这就表示计算机能够比人类更加精准地探测到威胁以及识别出异常情况。

以某大型企业为例，使用基于机器学习的网络安全系统之后，威胁检测的准确率提高了大概 30%。机器学习能够在信息系统出现缺陷之前察觉到威胁，从而让网络安全性得到大幅提升。

生物特征认证改进

当下，人们曾有过用生物特征认证来替代密码的想法。不过，这种方式存在不少问题。一方面，生物特征认证的安全性比较高；另一方面，它不太便捷，并且攻击者能够相对容易地绕过一些控制措施。但是，开发人员正在借助 AI 技术对当下的生物特征认证进行改善。

苹果公司努力借助 AI 来弥补生物特征认证的不足之处，使其成为更稳固的应用程序。测试后，苹果觉得此项技术被欺骗的概率仅为百万分之一，从而大大提升了身份验证的安全性。

网络钓鱼应对

网络钓鱼是常见的网络攻击手段之一。AI 和 ML 在应对网络钓鱼方面很出色。它们能够识别出超过 10000 种活跃的网络钓鱼源。它们也能够追踪这些源。它们的响应速度比人类快很多。一旦发现网络钓鱼行为，就能在短时间内做出反应，从而阻止攻击的发生。

一些金融机构利用 AI 系统来检测网络钓鱼攻击。借助此做法，它们成功拦截了很多钓鱼邮件，同时也阻止了大量虚假网站的访问。这些行为保障了用户的资金安全和信息安全，进而提升了客户对机构的信任度。

行为分析能力

AI 的行为分析能力让网络安全有了令人欣喜的提升。ML 算法能够学习用户在使用计算机、其他智能设备以及在线平台过程中的习惯，从而构建起行为模式。在任何时刻，只要察觉到超出正常模式的异常行为或动作，AI 就能够将其识别为可疑用户并予以阻止。

一家互联网公司利用 AI 行为分析系统来对员工的网络操作进行监控。如果员工的账号出现了异常登录以及操作的情况，这个系统就能够马上察觉到，并且发出警报。这样做是为了防止内部人员进行违规操作，同时也避免因为遭受外部攻击而导致信息泄露。

你觉得在将来，AI 能不能彻底解决网络安全方面的问题？大家能够来发表自己的看法，也能够进行点赞操作，还能够把本文分享出去。