网络安全中的AI：优点和缺点
发布时间：2022-08-05 17:19:12 所属栏目：安全 来源：互联网
导读：我们可以使用人工智能，以比人类更快的速度自动执行复杂的重复性任务。 人工智能技术可以对复杂、重复的输入进行逻辑排序。这就是人工智能被用于人脸识别和自动驾驶汽车的原因。但这种能力也为人工智能网络安全铺平了道路。这对于评估复杂组织中的威胁特别有
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我们可以使用人工智能，以比人类更快的速度自动执行复杂的重复性任务。 人工智能技术可以对复杂、重复的输入进行逻辑排序。这就是人工智能被用于人脸识别和自动驾驶汽车的原因。但这种能力也为人工智能网络安全铺平了道路。这对于评估复杂组织中的威胁特别有用。当业务结构不断变化时，管理员通常无法识别弱点。 此外，企业的网络结构也变得越来越复杂。这意味着网络犯罪分子可以利用更多的漏洞来对付我们。我们可以在高度自动化的制造3.0企业或石油和天然气行业等综合公司中看到这一点。为此，各种安全公司开发了人工智能网络安全工具来帮助保护企业。 本文将深入探讨什么是人工智能，以及其是如何应用于网络安全，还将了解这项有前途的技术的优点和缺点。下面，先来看看什么是人工智能! 什么是人工智能? 人工智能是一种利用统计加权矩阵的合理化方法。这个矩阵也被称为神经网络。可以先把这个网络想象成一个决策矩阵，其中的节点对每个过滤过程都有加权偏差。神经网络将接收一个预编译数据数据库。这些数据还将包含人工智能解决的潜在问题的答案。这样，人工智能就会产生偏见。 例如，一个包含不同图像的数据库。假设其具有人脸图像和其他西瓜图像。此外，每个图像都有一个标签来检查每个项目。当人工智能“学习”其的猜测是否正确时，系统会增加节点权重。这个过程一直持续到系统达到预定义的错误率。这通常被称为深度学习，指的是创建深度的决策层。 接下来，看看用于处理数据的步骤。 人工智能数据处理的关键步骤 可以将整个数据工作流浓缩为以下流程: 1.输入传感器接收数据。 2.数据通过CPU，并被重定向到人工智能进程。 3.数据进入人工智能解决方案的统计加权矩阵。每个节点都处理这些信息，然后使用每个各自的过滤器做出决定。 4.数据到达统计加权矩阵的最后一个节点。这决定了最终的决定。 然而，这个过程与深度学习略有不同。第1步将包括来自预编译数据库的数据，并用正确的响应标记。此外，深度学习将重复步骤1到4，以达到预定义的容错值。 下面，通过一个如何处理AI数据的示例来看看这一点。 AI数据过滤示例 假设一张图片到达了一个AI节点。该节点会将数据过滤为可用的格式，如255灰度。然后，将运行一个脚本来识别特性。如果这些特性与筛选器中的其他特性相匹配，则节点可以做出决定。例如，其会表明找到的是一张脸还是一个西瓜。 重要的是，人工智能系统总是会有一定程度的误差。没有什么是绝对正确的，永远不会。但有时，错误百分比是可以接受的。 了解人工智能的工作原理后，下面来看看人工智能的网络安全解决方案吧。 网络安全领域的人工智能 人工智能网络安全解决了在复杂环境中自动评估威胁的需求。具体来说，这里有两个人工智能网络安全中的AI用例： 1.检测异常。人工智能通常会检测网络日常运行中的异常情况。这有助于了解用户访问网络的时间和地点。网关设备还具有用于分析的AI集成。如果出现异常行为，一些解决方案会锁定用户。其他解决方案仅发送警报。 2.分类数据。人工智能实际上是一种分类实用程序。这加快了恶意软件或不良行为的筛选过程。这在拥有大量数据的组织中很有用。 这就是人工智能在网络安全方面的两大主要用途，接下来看看其的优点和缺点! 人工智能的优点和缺点 如前所述，人工智能有很多好处。其能运行重复性的任务来识别异常或对数据进行分类。也就是说，一些大的缺点可能会抵消其的好处。那来看看缺点。 AI准确性vs资源需求 第一个缺点是人工智能网络安全解决方案的准确性。这种准确性还取决于许多因素。这包括神经网络的大小和为过滤而定义的决策。其还取决于达到预定义的错误率所需的迭代次数。 静态和持续训练 人工智能统计加权矩阵一旦训练完毕，通常不会在服务中再训练。能发现这是由于硬件中缺乏可用的处理资源造成的。有时候，系统学到的东西会使情况变得更糟，从而降低效率。相反，人类是迭代学习的。这意味着会造成很多事故。因此，解决方案提供商必须确保软件在使用过程中满足规范要求。  （编辑：应用网_丽江站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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