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人工智能和机器学习技术在安全性方面具有广阔的前景

其他示例包括自动网络钓鱼和数据盗窃检测,这非常有用,因为它们涉及实时响应。上下文感知的行为分析也很有趣,它提供了立即发现可能表示攻击的用户行为变化的可能性。

以上是机器学习和AI有用的所有示例。但是,过度依赖和虚假保证可能会带来另一个问题:随着AI在保护资产方面的进步,对资产的攻击也随之改善。随着尖端技术被用来提高安全性,网络罪犯正在使用相同的创新来获得这些防御的优势。

典型的攻击可能涉及收集有关系统的信息或通过向AI系统发送大量请求来破坏AI系统。

在其他地方,所谓的Deepfake证明了相对较新的欺诈领域,这带来了前所未有的挑战。我们已经知道,网络分子会用假冒垃圾在网络上乱扔垃圾,这几乎是不可能将真实新闻与假冒区别开来的。

结果是,许多立法者和监管者正在考虑建立规则和法律来治理这一现象。对于组织而言,这意味着深造型产品可能会在将来导致更复杂的网络钓鱼,并通过模仿公司的写作风格甚至个人写作风格来定位员工。

简而言之,只要组织了解其局限性,并且在不断关注不断变化的威胁形势的同时制定针对当前的明确战略,人工智能就可以增强网络安全性。