在不斷發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，人類智能和人工智能(AI)以及機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的結(jié)合，對(duì)于尋求強(qiáng)大保護(hù)的企業(yè)至關(guān)重要?；旌暇W(wǎng)絡(luò)安全是人類專業(yè)知識(shí)與人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的融合，正在徹底改變組織抵御復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)威脅的方式。本文探討了人類智能的重要性、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在混合網(wǎng)絡(luò)安全中的規(guī)則，并提供了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的見(jiàn)解和真實(shí)示例。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)如何統(tǒng)治網(wǎng)絡(luò)安全？

• 高級(jí)威脅檢測(cè)：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以實(shí)時(shí)分析海量數(shù)據(jù)，快速識(shí)別潛在威脅。例如，異常檢測(cè)算法可以識(shí)別可能表明網(wǎng)絡(luò)攻擊的異常模式或行為，從而使組織能夠迅速有效地做出響應(yīng)。
• 行為分析：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以分析用戶行為、網(wǎng)絡(luò)流量和系統(tǒng)日志，以識(shí)別異?；顒?dòng)。通過(guò)建立正常行為的基線，這些技術(shù)可以檢測(cè)到可能表明存在安全漏洞或未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)嘗試的偏差。
• 自動(dòng)響應(yīng)：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)支持的系統(tǒng)可以自動(dòng)進(jìn)行威脅響應(yīng)，從而能夠立即采取行動(dòng)來(lái)遏制和減輕攻擊。例如，自動(dòng)事件響應(yīng)可以隔離受損系統(tǒng)、關(guān)閉惡意進(jìn)程，甚至應(yīng)用必要的補(bǔ)丁或更新。
• 網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)檢測(cè)：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法擅長(zhǎng)識(shí)別和減輕網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊。其可以分析電子郵件內(nèi)容、URL和用戶行為，以檢測(cè)可疑模式并準(zhǔn)確識(shí)別網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)企圖。此功能有助于防止用戶成為欺詐計(jì)劃的受害者。
• 威脅情報(bào)和預(yù)測(cè)：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以分析大量威脅情報(bào)數(shù)據(jù)。通過(guò)持續(xù)監(jiān)控和分析全球網(wǎng)絡(luò)威脅態(tài)勢(shì)，這些系統(tǒng)可以識(shí)別新出現(xiàn)的威脅、模式和攻擊媒介。這些知識(shí)可幫助組織主動(dòng)加強(qiáng)防御。

了解混合網(wǎng)絡(luò)安全：

混合網(wǎng)絡(luò)安全是指人類智能、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的融合，以保護(hù)企業(yè)免受網(wǎng)絡(luò)威脅。其認(rèn)識(shí)到需要人類的直覺(jué)和上下文理解，同時(shí)利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的計(jì)算能力。這種組合可以更好地檢測(cè)、分析和響應(yīng)復(fù)雜的攻擊模式，而這些模式可能無(wú)法進(jìn)行純粹的數(shù)值分析。

混合網(wǎng)絡(luò)安全即服務(wù)：

對(duì)混合網(wǎng)絡(luò)安全的需求正在迅速增長(zhǎng)，導(dǎo)致管理檢測(cè)和響應(yīng)(MDR)的出現(xiàn)成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的一項(xiàng)重要服務(wù)。MDR提供商利用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和人類智能提供全面的網(wǎng)絡(luò)安全解決方案，滿足缺乏專業(yè)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)的企業(yè)的需求。預(yù)計(jì)到2025年，MDR市場(chǎng)的收入將達(dá)到22億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率(CAGR)為20.2%，這突顯出混合網(wǎng)絡(luò)安全在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理戰(zhàn)略中的重要性日益增加。

人類智能在增強(qiáng)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的作用：

人類智能在訓(xùn)練和增強(qiáng)混合網(wǎng)絡(luò)安全的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型方面起著至關(guān)重要的作用。熟練的威脅獵手、安全分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家貢獻(xiàn)其經(jīng)驗(yàn)，以確保準(zhǔn)確識(shí)別威脅并減少誤報(bào)。將人類專業(yè)知識(shí)與來(lái)自各種系統(tǒng)和應(yīng)用的實(shí)時(shí)遙測(cè)數(shù)據(jù)相結(jié)合，是未來(lái)混合網(wǎng)絡(luò)安全工作的核心。

提高人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能：

人類智能與人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)模型之間的協(xié)作顯著提高了其有效性。專業(yè)人士定期提供標(biāo)記數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練受監(jiān)督的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)惡意活動(dòng)的準(zhǔn)確分類和識(shí)別。此外，管理檢測(cè)和響應(yīng)專業(yè)人員對(duì)模式和關(guān)系的審查和標(biāo)記改進(jìn)了無(wú)監(jiān)督算法，提高了檢測(cè)異常行為的準(zhǔn)確性。

降低業(yè)務(wù)中斷的風(fēng)險(xiǎn)：

混合網(wǎng)絡(luò)安全提供了針對(duì)快速發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)犯罪策略的主動(dòng)防御。基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)安全平臺(tái)，例如端點(diǎn)保護(hù)平臺(tái)(EPP)、端點(diǎn)檢測(cè)和響應(yīng)(EDR)以及擴(kuò)展檢測(cè)和響應(yīng)(XDR)，有助于識(shí)別和防御新的攻擊模式。然而，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子開(kāi)發(fā)新技術(shù)的速度往往快于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的適應(yīng)能力。通過(guò)將人類智能與人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，組織可以領(lǐng)先于威脅，確保及時(shí)響應(yīng)并降低業(yè)務(wù)中斷的風(fēng)險(xiǎn)。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)如何統(tǒng)治混合網(wǎng)絡(luò)安全？

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在應(yīng)對(duì)復(fù)雜的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊所帶來(lái)的挑戰(zhàn)方面發(fā)揮了重要作用?；谌斯ぶ悄芎蜋C(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)安全平臺(tái)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)算法和其他先進(jìn)技術(shù)來(lái)分析和處理大量數(shù)據(jù)。這些技術(shù)能夠及時(shí)檢測(cè)威脅，但網(wǎng)絡(luò)犯罪策略的不斷演變需要人類專家的參與，以根據(jù)實(shí)時(shí)洞察力評(píng)估和調(diào)整模型。人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和人類智能之間的協(xié)作，使組織能夠開(kāi)發(fā)高度準(zhǔn)確的分類系統(tǒng)，并有效地抵御威脅。

總結(jié)

混合網(wǎng)絡(luò)安全已成為尋求保護(hù)自己免受不斷變化的網(wǎng)絡(luò)威脅的企業(yè)的重要防御策略。通過(guò)結(jié)合人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和人類智能，組織可以增強(qiáng)威脅檢測(cè)、減少誤報(bào)并降低業(yè)務(wù)中斷的風(fēng)險(xiǎn)。人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和人類專業(yè)知識(shí)的整合正在徹底改變網(wǎng)絡(luò)安全格局，使企業(yè)能夠比網(wǎng)絡(luò)犯罪分子領(lǐng)先一步。