如何在网络安全解决方案中实施人工智能和机器学习

随着黑客攻击变得越来越复杂以及更具创造性，标准的网络安全工具可能不足以缓解它们。这就是为什么网络安全解决方案的开发人员正在实施人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等先进技术来增强他们现有的网络安全产品。

将 AI 和 ML 算法用于网络安全目的是一种持续的趋势，因为它有助于快速检测攻击、区分网络钓鱼电子邮件和预测威胁。但是，正确采用这些技术仍然很棘手。

在本文中，我们概述了 AI 和 ML 可以增强网络安全解决方案的方式，并探讨采用 AI 的主要优势、用例和挑战。我们还讨论了在开发您自己的 AI 驱动的网络安全产品之前您应该了解的细微差别。

为什么网络安全解决方案需要 AI 和 ML

为了实时检测攻击并减少修复时间，开发人员不断使用新技术增强网络安全工具。特别是，他们经常求助于人工智能和机器学习来：

· 自动化威胁搜寻

· 改进对新型威胁的检测

· 处理不断增长的攻击向量

· 查找代码中的漏洞

· 管理不断增长的数字基础设施

但在我们探讨 AI 和 ML 如何帮助克服这些网络安全挑战之前，让我们简要定义这些术语以了解这些技术之间的差异。

人工智能 (AI)通常被定义为使机器复制人类智能的科学。这项技术使机器能够执行学习、计划和解决问题等功能，以及识别图像、音频和视频。在网络安全中，人工智能通常用于检测威胁和自动执行重复性任务以节省分析师的时间。将 AI 用于网络安全目的的产品示例包括IBM Security QRadar XDR、Vectra和MicroAI。

机器学习 (ML)是 AI 的一个子领域，它使用数学算法来查找数据中的模式并像人类一样从这些模式中学习。网络安全中的机器学习通常用于检测用户和系统的异常行为，以及分析安全日志和预测未知威胁。网络安全解决方案中使用的大多数 ML 算法都基于有监督和无监督学习。

ai 和 ml 定义

AI 和 ML 为网络安全解决方案带来哪些好处？

人工智能驱动的安全应用程序可以实时对可疑活动做出反应，并在攻击发生之前阻止它们。此类解决方案可以快速处理庞大的非结构化和混合数据集、分析数据、发现模式，甚至进行预测。

与传统的网络安全系统相比，人工智能可以自动化日常和重复性任务，减少调查攻击的时间，并产生更少的误报。此外，自学习 ML 算法旨在随着时间的推移改进其性能，从而提高整体系统效率。

人工智能和机器学习对网络安全的好处

在网络安全解决方案中实施 AI 和 ML 可以提高其效率，使此类软件能够更好地保护公司免受现有和未知的威胁。此外，这些创新技术具有增强传统网络安全解决方案和流程的潜力。让我们探讨一下您可以通过 AI 和 ML 克服哪些网络安全挑战。

何时在网络安全解决方案中应用 AI 和 ML：6 个用例

由于人工智能和机器学习处理大量结构化和非结构化数据、检测模式和学习的能力，人工智能和机器学习在网络安全工具中的应用可以极大地增强它们。以下是这些技术可以帮助您完成的一些与网络安全相关的关键任务：

网络安全中的人工智能和机器学习用例

1. 加强威胁追捕。 威胁搜寻——主动搜索潜伏在组织网络中未被发现的网络威胁——过去是一个手动且耗时的过程。但是，通过采用机器学习、高级分析和用户行为分析(UBA)，您可以部分自动化威胁搜寻，从而提高其效率。

2. 检测入侵和恶意软件。您还可以使用 ML 技术来增强基于签名的恶意软件检测系统。例如，攻击者经常在重复使用相同的恶意软件时创建恶意软件的变体来逃避检测。由于传统的基于签名的方法无法检测未知的恶意软件变种，安全分析师提出了基于行为的检测：一种分析文件特征和行为以确定它是否确实是恶意软件的技术。

然而，传统的数据扫描和分析需要花费太多时间，使得这种方法效率低下。增强机器学习功能后，您的网络安全工具将能够处理大量数据，从而加快分析速度并有效区分恶意软件。

3. 发现代码漏洞。攻击者和应用程序开发人员都在寻找代码漏洞。第一个检测到漏洞的获胜。搜索代码中危险缺陷的现代方法之一是使用 AI 和 ML 算法，它们可以快速扫描大量代码并在黑客注意到和利用它们之前检测已知漏洞。

用人工智能识别代码缺陷的想法并不新鲜，但它仍然是研究的主题。一些研究人员使用混合神经网络自动化软件漏洞检测。尽管这种方法已被证明是有效的，但仍然存在一些与编写的语言软件相关的限制以及缺乏标记的漏洞数据集。

4.增强网络安全。过时的软件、固件和安全策略是扩大攻击面的常见安全风险。为了克服这些问题，您可以利用 AI 功能来增强您的网络安全解决方案并使其能够：

· 管理不断增长的环境中的所有连接设备

· 了解网络流量模式以发现异常

· 根据特定需求推荐工作负载和安全策略的功能分组

5. 检测网络钓鱼。机器学习驱动的电子邮件分析解决方案往往比传统解决方案工作得更快、更有效。您可以使用大量网络钓鱼电子邮件和安全电子邮件来训练 ML 算法，这样算法就可以学习分析消息上下文，了解用户如何交流，并找到偏差和特定模式。

例如，您可以使用这种方法来构建一个系统，该系统可以通过识别与某人已收到电子邮件的电子邮件地址（例如 CEO 或首席会计师的地址）相似的电子邮件地址来发现伪造的发件人。或者，您可以训练 ML 算法对显示紧急的词语做出反应，这是网络钓鱼电子邮件的常见标志。

6. 预测数据泄露风险。您可以使用高级分析(AA)来增强您的网络安全解决方案。AA 是数据的自主处理，它使用 AI 技术和 ML 算法来查找深度相关性、进行预测并提供建议。

高级分析分为两类——预测性和规范性——每类在处理大数据后提供不同的输出，并且需要不同程度的人工参与。

高级分析类型预测性和规范性

预测分析分析历史和当前数据以预测预期的事件。但是，对可能的威胁采取响应措施的选择取决于组织。您可以应用预测分析来使您的安全解决方案更有效地检测安全风险和防止攻击。

规范性分析回答了在给定特定预期结果的情况下应该做什么。在网络安全解决方案中实施时，规范性分析不仅可以预测未来事件，还可以分析可能的结果，并建议组织应采取哪些行动以实现最佳结果。例如，如果用户试图将敏感数据发送到外部服务器，系统会建议执行防火墙规则以中断连接。

在网络安全项目中实施人工智能的挑战

尽管 AI 和 ML 可以为网络安全解决方案带来诸多好处，但应用这些技术并不简单。让我们探讨使用 AI 和 ML 增强网络安全解决方案时可能出现的主要挑战：

网络安全中的人工智能挑战

1. 成本。作为一项复杂的技术，人工智能具有很高的采用障碍。要构建和维护一个高效的人工智能驱动的解决方案，您需要投入时间和金钱来研究技术、寻找经验丰富的团队成员、分配足够的计算能力和数据中心等。所以在急于开发人工智能驱动的网络安全解决方案之前，确保评估所有可能的风险并研究市场以评估产品需求。

2. 缺乏数据集。准确和广泛的数据集是开发任何基于 AI 的解决方案的必要条件。开发人员不仅需要它们来帮助算法学习，还需要它们来测试它们。要为网络安全解决方案创建数据集，您的团队可能需要查找恶意代码、恶意软件和异常情况的示例，具体取决于您的解决方案应该做什么。

手动收集和标记数据是一个非常耗时的过程。为了节省时间，请考虑购买现成的数据集或尝试寻找免费的数据集。但请确保您收集的数据集：

· 适合您的项目目的

· 包含完整且未损坏的数据

· 包含具有准确和正确标签的数据

4. 人工智能驱动的攻击。在构建网络安全产品时，考虑各种类型的黑客活动是必不可少的。一定要注意黑客也使用人工智能来使他们的攻击更智能这一事实，并想办法解决这些威胁。

例如，在 2020 年 4 月，研究人员发现可以通过使用名为 DeepPhish 的基于深度神经网络的网络钓鱼 URL 生成系统来执行网络钓鱼攻击。奇怪的是，为了防止此类攻击，他们设计了一个基于 ML 的检测系统，称为 PhishHaven。研究人员声称，PhishHaven 可以识别 AI 生成的和人工制作的网络钓鱼 URL。

5. 人工智能系统中的漏洞。就像任何其他解决方案一样，人工智能驱动的软件本身也容易受到攻击。对 AI 解决方案的常见攻击包括试图混淆底层 ML 模型并绕过 AI 系统应该做的事情。

为了构建复杂而高效的产品，开发人员使用现成的 ML 算法、各种库和其他也可能易受攻击的第三方组件。如果恶意行为者设法在其中至少一个组件中找到漏洞，他们可能会利用他们的知识来利用它们并攻击您的解决方案。

例如，在研究平台漏洞对 AI 系统的影响时，麻省理工学院的研究人员决定测试认知工具包 (CNTK)——微软开发的开源深度学习工具包——来抵御攻击。他们的目标是为 CNTK 使用恶意输入图像，并导致引擎对其他图像进行错误分类。由于研究人员发现的漏洞，攻击是成功的。

为了克服这些挑战，请仔细研究您将在网络安全解决方案中使用的第三方组件，并针对大量可能的攻击测试您的产品。不仅在经过训练的模型内，而且在经过训练的数据和算法内确保安全性。

考虑到所有好处和挑战，让我们探讨在构建 AI 驱动的网络安全解决方案时应牢记的细微差别。

开发基于 AI 的安全解决方案时需要考虑的 5 件事

如果您想将 AI 和 ML 集成到您现有的网络安全解决方案中或从头开始创建由 AI 驱动的安全产品，您应该了解此过程的几个关键方面：

开发人工智能网络安全解决方案时需要考虑的事项

1. 定义哪些产品功能需要人工智能。确保仅在其他方法被证明效率低下或过于昂贵时才应用 AI 和 ML 技术。使用 AI 和 ML 解决的最常见任务类型是视觉身份验证、大数据分析和漏洞检测。

2. 寻找合格的团队成员。除了在网络安全和人工智能方面都有经验的开发人员之外，您还需要熟悉数据分析、计算机科学和统计建模的数据科学家，以及具有深厚数学知识和使用分析工具从数据中提取见解的经验的数据分析师大数据。如果您正在寻找外部供应商，请了解开发团队之前是否部署了用于网络安全的高级分析。

3.研究现有算法。在研究阶段，检查现有算法和模型、评估哪些可用于您的目的并选择最适合开发的算法和模型至关重要。从头开始为网络安全目的构建机器学习算法可能非常耗时且昂贵，尤其是对于小型项目。

4. 获取模型训练的综合数据集。AI 开发人员使用有关恶意活动的大数据来训练他们的算法。确定如何以及从何处获取解决方案所需的数据。

5. 牢记测试的细微差别。 测试基于 AI 的解决方案有其自身的特点，因此您的 QA 和测试团队必须了解它们。例如，重要的是要知道所使用的 ML 模型是欠拟合还是过拟合、系统是否受到监督、模型训练使用了哪些类型的数据以及数据的年龄等。

上述方面是所有类型的人工智能驱动的网络安全解决方案最常见的方面。但是，每种产品都可能有其自身的开发细微差别。因此，在开始实施 AI 和 ML 之前，请务必进行彻底的研究并咨询经验丰富的开发人员。

结论

人工智能的使用是网络安全市场的一个持续趋势。原因是人工智能和机器学习提供了令人兴奋的潜力，可以帮助企业构建高效的网络安全解决方案，这些解决方案通过高级分析、自学习算法和任务自动化得到增强。

但是，尽管有很多好处和可能的用例，但在网络安全工具中应用人工智能也有一些陷阱。创建 AI 驱动的解决方案是一个复杂的过程，需要大量资源、周密的规划和研究，以及强大的开发和测试技能。