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　　? 自動化惡意軟件檢測和預防

　　與傳統的軟件驅動或手動方法相比，人工智能(AI)和機器學習可以幫助對付網絡犯罪分子、自動檢測威脅并更有效地做出響應。機器學習技術可通過結合來自主機、網絡和云上的反惡意軟件組件的大量數據來改進惡意軟件檢測。

　　以前未知的樣本可能是惡意軟件和勒索軟件攻擊檢測中的新文件，有助于終端保護機制。其的隱藏屬性可能是惡意的，也可能不是。同樣，能夠避開檢測的惡意軟件也不能保證每次都被捕獲。

　　這并不意味著所有的惡意軟件攻擊都能用人工智能阻止。該模型是支持數據屬性的數學結構化規(guī)則集合。

　　? 網絡釣魚和垃圾郵件檢測

　　深度學習使用大量數據來訓練深度神經網絡，隨后隨著時間的推移學習如何對圖像進行分類或完成其他任務。

　　即使對于特征相對松散的攻擊操作，深度學習模型也能獲得良好的準確率。其被用來檢測不安全的工作和其他圖像以及垃圾郵件和網絡釣魚攻擊。

　　Google利用深度學習來檢測難以檢測的基于圖像的電子郵件、含有隱藏內容的電子郵件，以及來自新形成域的通信。這有助于檢測復雜的網絡釣魚攻擊，包括與垃圾郵件有關的互聯網流量模式。

　　? 更快、更準確的異常檢測-SIEM和SOAR平臺

　　人工智能可以近乎實時地識別網絡流量數據中的惡意和良性異常。通過將機器學習算法應用于網絡流量數據，可以檢測到以前未知的攻擊，以及已經修改以逃避檢測的已知攻擊。

　　SIEM和SOAR系統增加了組織的安全基礎設施。先進的分析方法和機器學習被用于識別警報，但這需要微調，由于誤報的發(fā)生。

　　SOAR是處理SIEM警告的補救和反應的引擎。其旨在通過收集警報、管理案例和響應SIEM永無止境的通知來幫助安全團隊自動化響應過程。

　　威脅情報能力是其解決方案之一，讓安全團隊不僅可以跨計算機系統，還可以更深入地了解其他威脅、了解IOT設備和其他集成。

　　? 尋找零日漏洞

　　在“零日攻擊”中，犯罪分子利用一個尚未被制造商修補的軟件缺陷，用惡意軟件感染計算機。然而，人工智能目前的討論和發(fā)展可能會有所幫助。

　　深度學習架構可以用于發(fā)現隱藏或潛在的模式，并隨著時間的推移變得更加環(huán)境敏感，這有助于識別零日漏洞或活動。自然語言處理可以掃描源代碼中的危險文件并標記它們?！吧蓪咕W絡”可以學習模仿任何數據分布，也可以在識別復雜缺陷方面有用。

　　? 提高檢測和響應速度

　　保護企業(yè)網絡的第一步是檢測威脅。如果能快速檢測出不可靠的數據，那是再理想不過的事了。其將保護網絡免受永久損壞。

　　將人工智能與網絡安全相結合是實時檢測和應對威脅的最佳方式。人工智能會檢查整個系統是否存在風險。與人類智能不同的是，網絡領域的人工智能能夠及早發(fā)現風險，從而產生更快、更準確的安全警報，使網絡安全專家的工作更有效率。

　　? 檢測新威脅

　　用于識別異常行為或活動模式的預測分析是人工智能在網絡安全領域的主要應用之一。網絡犯罪分子一直在尋找利用系統的新方法。人工智能可以幫助識別這些新威脅，在它們造成任何損害之前。

　　? 減少誤報的數量

　　當誤報太多時，會占用原本可以用來解決實際問題的時間。但通過人工智能來識別安全事件，就可以減少誤報的數量，使團隊迅速恢復工作。

　　在數據科學的幫助下，人工智能可以快速分析大量事件，并識別廣泛的安全風險，從惡意軟件到可能導致網絡釣魚或惡意代碼下載的風險行為的威脅識別。這些系統隨著時間的推移而改進，利用以前的攻擊來識別當前的新型攻擊。行為歷史通過創(chuàng)建用戶、資產和網絡的檔案，來幫助人工智能識別和應對偏離既定規(guī)范的行為。

　　人工智能系統正在接受訓練，以檢測惡意軟件，執(zhí)行模式識別，并使用高級算法在惡意軟件或勒索軟件攻擊進入系統之前，檢測出哪怕是最微小的特征。

　　通過自然語言處理，人工智能可以通過抓取有關網絡危險的文章、新聞和研究，并自行整理材料來提供更高的預測智能?；谌斯ぶ悄艿陌踩鉀Q方案，可以提供有關全球和特定行業(yè)威脅的最新知識，根據最有可能被用于攻擊系統的內容，而不是可能被用于攻擊系統的內容，做出更明智的優(yōu)先決策。

　　? 檢測機器人

　　現在，機器人占據了互聯網流量的很大一部分，但它們可能是致命的。從使用竊取的密碼進行賬戶接管到欺詐性帳戶創(chuàng)建和數據欺詐，機器人程序可能是一個嚴重的威脅。手動反應對于自動威脅是無效的。人工智能和機器學習可以幫助分析網站流量，以及區(qū)分好機器人、壞機器人和人類。

　　通過分析用戶行為模式，企業(yè)可以了解典型的用戶體驗是什么樣子，以及不常見的高風險體驗是什么樣子。我們可以從這里破譯他們網絡通信的目的，使我們領先于邪惡機器人。

　　? 入侵風險預測

　　人工智能系統幫助確定IT資產清單，這是一份完整而準確的清單，列出了對各種系統具有不同訪問權限的所有設備、用戶和應用程序。現在，考慮到資產庫存和威脅暴露(如上所述)，基于人工智能的系統可以預測最可能被黑客攻擊的方式和地點，從而計劃將資源投入到最薄弱的位置。

　　這種入侵風險預測將幫助組織隨時準備限制影響并打破攻擊鏈。此外，利用風險數據，可以通過基于人工智能的分析，制定和修改策略和程序，以增強網絡彈性。