我们可以相信网络安全中的人工智能决策吗?

随着技术的相信进步，并成为现代世界不可或缺的网络一部分
，网络犯罪分子将学习新方法以利用。安全网络安全领域必须加快发展。中的智人工智能(AI)能否成为应对未来安全威胁的人工解决方案?

人工智能可以做出自主决策 ，并全天候实施安全措施 。决策这些程序在任何给定时间分析的相信风险数据比人脑多得多。在人工智能的网络保护下，网络或数据存储系统会不断获得更新的源码库安全保护 ，这些保护始终在研究对持续的中的智网络攻击的响应。

人们需要网络安全专家来实施措施，人工以保护其数据或硬件免受网络罪犯的决策侵害。像网络钓鱼和拒绝服务攻击等犯罪活动时有发生
。相信虽然网络安全专家需要做一些事情，网络如研究新的安全网络犯罪策略以有效打击可疑活动 ，但人工智能程序不需要这样做
。

任何领域的进步都有利有弊。人工智能日夜保护用户信息
，云计算同时自动从其他地方发生的网络攻击中学习
。不允许出现可能导致某人忽视暴露的网络或受损数据的人为错误。

然而 ，人工智能软件本身可能存在风险
。攻击该软件是可能的，因为它是计算机或网络系统的另一部分 。人脑不会以同样的方式受到恶意软件的影响。建站模板

决定人工智能是否应该成为网络的主要网络安全工作是一个复杂的决定
。在选择之前评估收益和潜在风险是处理可能的网络安全过渡的最明智方法 。

当人们想象一个人工智能程序时 ，可能会积极地看待 。其已经活跃在全球社区的日常生活中 。人工智能正在降低潜在危险工作场所的安全风险 ，高防服务器使员工在上班时更加安全 。其还具有机器学习(ML)功能 ，可以收集即时数据，以便在人们可能点击网络罪犯发送的链接或打开文件之前识别欺诈行为。

网络安全领域的人工智能决策可能是未来的发展方向。除了帮助各行各业的人们，还可以通过这些重要方式提高数字安全。

即使是最熟练的网络安全团队也得休息 。当他们不监控网络时，源码下载入侵和漏洞仍然是一种威胁。人工智能可以持续分析数据 ，以识别潜在的模式，表明即将到来的网络威胁。由于全球网络攻击每39秒发生一次 ，因此保持警惕对于保护数据至关重要。

监控网络 、云和应用漏洞的人工智能也可以防止网络攻击后的经济损失。最新数据显示，鉴于远程工作的兴起，模板下载企业每次违规损失超过100万美元。家庭网络阻止内部IT团队完全控制企业的网络安全。人工智能将接触到那些远程工作人员，并在专业办公室之外提供额外的安全层 。

访问具有人工智能功能的系统的人也可以选择使用生物识别认证登录其帐户 。扫描某人的面部或指纹可创建生物识别登录凭据，以代替或补充传统密码和双重身份验证。

生物识别数据也保存为加密数值而不是原始数据  。如果网络犯罪分子侵入这些数值 ，几乎不可能进行逆向工程并用于访问机密信息。

当人力IT安全团队想要识别新的网络安全威胁时 ，必须接受可能需要数天或数周的培训。人工智能会自动了解新的危险
。随时准备进行系统更新 ，以了解网络犯罪分子试图破解其技术的最新方式。

不断更新威胁识别方法意味着网络基础设施和机密数据比以往任何时候都更安全 。由于培训课程之间的知识差距，没有人为错误的余地。

有人可以成为其所在领域的领先专家，但仍然会出现人为错误
。人们会感到疲倦、拖延，并忘记在其角色中采取必要的步骤 。当IT安全团队中的某个人发生这种情况时，可能会导致安全任务被忽视 ，从而使网络容易受到漏洞攻击。

人工智能不会感到疲倦或忘记需要做什么。其消除了由于人为错误造成的潜在缺陷 ，使网络安全流程更加高效  。安全漏洞和网络漏洞即使真的发生 
，也不会长期存在风险
。

与任何新技术发展一样，人工智能仍然存在一些风险。其相对较新 ，因此网络安全专家在描绘人工智能决策的未来时应该记住这些潜在的问题
。

人工智能需要更新的数据集才能保持最佳性能。如果没有企业整个网络的计算机的输入，其将无法提供客户端所期望的安全性。敏感信息可能更容易受到入侵，因为人工智能系统不知道其所在处。

数据集还包括网络安全资源的最新升级。人工智能系统需要最新的恶意软件配置文件和异常检测功能 ，以持续提供足够的保护 。提供这些信息的工作量可能比IT团队一次处理的工作量要大。

IT团队成员需要接受培训 ，以收集更新的数据集，并将其提供给新安装的人工智能安全程序。升级到人工智能决策的每一步都需要时间和财力 。缺乏迅速做到这两点的能力的组织可能会比以前更容易受到攻击 。

对于IT专业人员来说，一些传统的网络安全保护方法更容易拆解。他们可以轻松访问传统系统的每一层安全措施，而人工智能要复杂得多。

人们难以将人工智能拆开来进行次要数据挖掘 ，因为其应该独立运行 。IT和网络安全专业人士可能认为
，其不那么透明 ，更难以操纵
，以使企业受益 。其需要更多地信任系统的自动特性，这可能会使人们对使用其来满足最敏感的安全需求持谨慎态度  。

机器学习算法是人工智能决策的一部分 。人们依靠人工智能的重要组成部分来识别安全风险 ，但即使是计算机也不是完美的 
。由于数据依赖和技术的新颖性，所有机器学习算法都可能出现异常检测错误 
。

当人工智能安全程序检测到异常时
，可能会提醒安全运营中心专家 ，以便可以手动审查并消除问题。但是 ，该程序也可以自动将其删除。虽然这对真正的威胁是有利的，但当检测是误报时就很危险了。

人工智能算法可以删除不构成威胁的数据或网络补丁。这使得系统面临真正安全问题的风险更大，尤其是在没有警惕的IT团队监控算法的运行情况下。

如果这样的事件经常发生，团队也可能会分心。他们必须将注意力集中在通过误报进行分类，并修复算法意外中断的内容。如果这种复杂情况长期持续
，网络犯罪分子将更容易绕过团队和算法。在这种情况下，更新人工智能软件或等待更高级的编程可能是避免误报的最佳方法
。

人工智能已经在帮助人们保护敏感信息 。如果越来越多的人开始相信人工智能在网络安全方面的决策有更广泛的用途，那么在防范未来攻击方面可能会有潜在的好处 。

了解以新方式实现技术的风险和回报始终是至关重要的 。

网络安全团队将了解如何以新的方式最好地实施技术，而不会让系统暴露潜在的弱点。

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