人工智能在保护有价值且易受攻击的数据方面，前景广阔，但安全团队想要充分利用人工智能，就会面临一些挑战。
数据从未如此有价值。它是现代商业的命脉，同时也越来越容易受到攻击。混合云和远程工作的日益普及，意味着不良行为者拥有比以往更大的攻击面。其结果是，威胁形势迅速演变，监管难度逐渐加大。
除了攻击途径不断增加之外，管理不断增长的信息量还会造成数据过载，给日益紧张的劳动力带来更大的压力。再加上新的应用程序和IT基础设施以及技能短缺，情况开始出现问题。因此，在当今数字优先的世界中，安全往往落后于有效的要求，这并不令人意外。
所有这一切都意味着，IT管理人员必须迅速找到方法，将数量各异的元素整合到一套统一的防御体系后面。幸运的是，下一代人工智能工具的实施越来越多地实现了这一目标，IT管理人员可以使用该技术来帮助应对潜在的攻击。
复杂的安全形势
组织需要更有效地监控其IT安全基础设施，并了解不断增长的数据量，这需要高度的专业知识和大量时间。这可能会导致组织和IT领导者感觉自己在攻击者面前处于不利地位。此外，这种高度多样化的环境采用了许多不同的安全方法。例如，保护端点与保护云中的S3存储桶是完全不同的。这时，人工智能出现了。
传统人工智能在分类方面非常有效，因此其对于在不同的IT环境中筛选和排序事件特别有用。总有一些活动可能是“不好的”，但其中80%可能是无害的。然而，恶意活动的机会始终存在。没有人想错过一次攻击或与数据相关的问题，这可能会导致所有事情都被列为重要问题。幸运的是，人工智能非常擅长将事件从高到低优先级进行排名，确保行动和努力可以转移到最迫切需要的地方。
随着生成式人工智能的引入，出现了第二个防御前沿。通过使用自然语言处理(NLP)，有可能对持续存在的技能短缺问题产生真正的影响。通过将安全警报翻译成简单的英语，安全团队可以收到清晰且可立即采取行动的通知。
经济压力与快速行动
当然，安全团队不想成为组织的障碍，也不想妨碍业务发展计划。安全领导者及其团队面临的基本问题是“如何更快地行动?”为了实现这一目标，其必须能够快速、准确地从IT环境中获取洞察。只有这样，才能更好地防御攻击。
不幸的是，安全团队并不能免受更广泛的经济环境中发生的事情的影响。在无法获得主要额外资源的情况下，我们面临着做更多事情的压力。因此，这需要简化运营并提高效率，但由于攻击面不断扩大，以及威胁级别随之增加，这尤其困难。
基于人工智能的安全工具提供了一种方法来帮助减轻部分压力，超过一半的高管(52%)已经认识到人工智能将帮助其更好地分配资源、能力或技能。然而，还有一个障碍需要克服。从本质上讲，安全专业人员总体上并不信任IT，人工智能输出也不例外。人们会质疑其提供的数据的有效性及其见解的来源。如果没有透明度，就很难建立信任，因此开放性必须成为任何人工智能实施的核心。
组装最正确的基于人工智能的工具，并不是一项一次性任务。到2025年，人工智能安全预算预计将比2021年增加116%，因为企业在快速有效地保护现在的同时，也在规划未来。选择正确的技术合作伙伴将是这一战略的基石。网络犯罪分子只需要幸运一次，但防御必须始终发挥作用。
总之，人工智能(AI)在网络安全领域的应用已经成为一种趋势，可以通过提高检测准确性、加强实时响应和降低误报率等方式来增强网络安全防御。以下是一些利用人工智能增强网络安全防御的方法：
1. 威胁检测和分析：
行为分析：使用机器学习算法来分析网络中的正常和异常行为，以便及时检测潜在的威胁。
异常检测：AI可以通过学习正常网络活动的模式，识别出与这些模式不符的异常活动，从而快速发现潜在的攻击。
2. 入侵检测系统(IDS)：
深度学习：利用深度学习技术，可以更准确地检测复杂的入侵行为，包括未知威胁。
实时监测：AI可以实时监测网络流量，及时发现异常行为，提高对入侵的检测速度。
3. 自动化响应：
智能反制措施：AI可以自动识别并采取反制措施，例如封锁攻击者、调整网络配置或隔离受感染的系统，以减轻攻击造成的损害。
自动修复：AI可以协助自动修复受到攻击的系统，减少对人工干预的依赖。
4. 恶意软件检测：
特征分析：利用AI对恶意软件的特征进行分析，提高检测的准确性。
行为分析：基于机器学习的行为分析可以检测恶意软件的变种，即使其具有新的特征。
5. 用户身份验证：
生物特征识别：利用人工智能技术进行生物特征识别，如指纹、虹膜扫描等，加强用户身份验证的安全性。
行为分析：使用AI分析用户的正常行为模式，从而及时检测到潜在的身份盗窃行为。
6. 数据隐私保护：
敏感数据监控：利用AI监控和识别网络中的敏感数据，及时发现潜在的数据泄露风险。
加密技术：AI可以帮助改进和优化加密算法，提高数据传输和存储的安全性。
综合利用人工智能技术，网络安全防御系统可以更加智能、实时地应对各种威胁，提高网络安全的水平。然而，应该注意到AI在网络安全中也面临一些挑战，例如对抗对抗性攻击、隐私保护等问题，因此在实际应用中需要谨慎考虑安全和道德问题。