隨著互聯網技術的發展，如今，產生的資料比以往任何時候都要多，由于資料分析工具的發展，各行各業的組織都更加重視大資料的收集和存盤，

大資料加上越來越多的云存盤解決方案，使網路犯罪分子更容易設計新型攻擊，

隨著我們在技術上取得突破，黑客也配備了更好的工具，
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因此，資料隱私和網路安全受到威脅，科技巨頭已經開始探索人工智能是否可以提供更好的網路安全性，
幾家公司甚至已經開始盡早采用基于 AI 的解決方案以提高安全性，
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為什么 AI 具有網路安全潛力 ?

人工智能由可以分析資料并從中學習的模型組成，

AI 模型能夠識別資料中的趨勢和模式，因此，它可以成為發現威脅和攻擊的有效工具，

人工智能如何幫助增強網路安全 ?

下文討論了 AI 承諾更好的網路安全的一些方式，

1. 管理漏洞

大多數公司采取了被動策略，即只有在檢測到漏洞后才開始采取措施，

AI 可以采取主動措施，使模型可以實時發現例外并做出相應的對抗防御，

2. 更好的身份驗證

依靠傳統的用戶名和密碼登錄帳戶已經屢次證明容易受到攻擊，

大多數人不花力氣來創建一個強密碼，

即使這樣做，也可能會將密碼存盤在未加密的檔案中以記住它們，

基于 AI 的登錄解決方案使用多種因素來學習每個用戶的登錄模式，

對于每個用戶，系統都會根據各種因素 ( 例如用于登錄的 IP 地址，登錄時間，用戶的位置，關鍵的設備指紋等 ) 來計算風險分析得分，因此，這些登錄系統可以更好地阻止攻擊，

有了龐大的資料集，人們可以訓練并建立模型來識別機器攻擊，

人工智能可用于檢測機器攻擊，及時做出防御動作及發出警報，

3. 主動檢測威脅

網路安全威脅可能對任何組織造成巨大破壞，為了確保不損害網路安全，人工智能可以幫助快速檢測和管理威脅，

監督演算法已用于構建 ML 模型，該模型可以對特定情況是否構成威脅進行分類，

但是，已經觀察到，僅依靠 AI 常常會導致許多誤報，

因此，網路安全專家建議結合使用傳統方法和基于 AI 的解決方案，

比如，采用傳統的風控規則引擎和基于Ai構造的風控防火墻及企業短信防火墻，

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在網路安全中實施 AI 的局限性

技術可以是一把雙刃劍，

一方面，大型組織對研發進行投資，以最大程度地利用 AI 的好處，

另一方面，有惡意的人也可以使用 AI，如果使用監督演算法的系統被黑客入侵，黑客可以更改分類和組標簽以方便使用，

然后，實作 AI 的整個目的就無效了，

的確，AI 提供了多種解決方案以提高網路安全性，但它也有其自身的局限性，

這是為網路安全實施 AI 的一些局限性，

1. 費用

基于 AI 的解決方案需要具有強大計算能力并利用資料的系統，

中小型企業無力投資使用人工智能的解決方案，

2. 資料收集

資料構成了基于人工智能的解決方案的核心，資料量越多，使用該資料的模型的準確性就越高，

資料必須具有足夠數量的各種條目 - 包括惡意攻擊，

當前，有多少公司有能力實施無偏資料收集技術 ?

3. 黑客的觀點

有權使用 AI 并掌握使用正確工具知識的黑客可以在發起攻擊之前構建抗 AI 模型，在這種情況下，受害者不知所措，

將 AI 用于網路安全的公司

Google 實施了機器學習來為 Gmail 用戶標記垃圾郵件，

IBM 的認知學習平臺 Watson 已投資于使用機器學習自動執行安全操作的研究，

新昕科技研發了下一代利用機器學習防御利用Ai工具的機器攻擊，應用在會員注冊的短信驗證碼場景，
攻防實驗室則充分應用AI工具掌握攻擊谷歌圖形驗證碼的技術，參考如下：
《騰訊防水墻滑動拼圖驗證碼》
《百度旋轉圖片驗證碼》
《網易易盾滑動拼圖驗證碼》
《頂象區域面積點選驗證碼》
《頂象滑動拼圖驗證碼》
《極驗滑動拼圖驗證碼》
《使用深度學習來破解 captcha 驗證碼》
《驗證碼終結者-基于CNN+BLSTM+CTC的訓練部署套件》

概括

總體而言，人工智能為希望加強網路安全的公司提供了很多服務，

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