在不断发展的网络安全领域，人工智能(AI)与机器学习(ML)的融合已成为一股变革力量。人工智能具有模仿人类认知和解决问题的能力，再加上机器学习从数据中反复学习的能力，正在深刻地重塑安全方法。让我们深入探讨人工智能和机器学习如何不仅成为解决方案，而且成为解决安全行业面临的紧迫挑战的重要盟友。
利用人工智能弥补技能差距
多年来，安全技能缺口一直困扰着该行业，阻碍了组织抵御日益复杂的威胁的能力。传统的安全方法依赖于人工干预和有限的人力资源，往往无法跟上快速发展的威胁形势。
这正是AI和ML成为游戏规则改变者的地方。GenAI或生成式AI代表了人工智能的下一个前沿。它包含AI的一个子集，超越了单纯的问题解决，可以独立生成全新的概念和解决方案。大型语言模型是生成式AI的一个突出例子，它正在改变机器与人类语言交互和理解人类语言的方式。
为何要将人工智能应用于安全领域？
人工智能的融合提供了众多好处，可以满足保护数字资产的关键要求：
可扩展性：由人工智能和机器学习驱动的安全解决方案，可以轻松扩展以分析大量数据并适应不断变化的工作负载，确保在不同环境中提供全面的保护。
效率：通过自动化日常任务和利用机器学习算法，AI可以优化资源利用率并提高运营效率，使安全团队能够专注于战略计划。
适应性：人工智能不断从新数据和不断演变的威胁中学习，从而实现自适应安全措施，实时动态应对新出现的风险。
实时响应：借助人工智能和机器学习驱动的分析，可以实时检测和缓解安全事件，最大限度地减少潜在漏洞的影响并确保对新出现的威胁做出快速反应。
资源优化：通过简化流程和增强人力，人工智能和机器学习使组织能够充分利用现有资源，同时增强整体安全态势。
主动性：人工智能和机器学习的预测能力使组织能够预测和预防潜在的安全威胁，从而采取主动措施在风险升级之前减轻风险。
安全领域的人工智能用例
洞察与分析：人工智能和机器学习支持的分析，能够检测不同数据集中的异常和有趣的行为模式，促进主动威胁识别和响应。
事件响应：人工智能和机器学习算法可以自动生成事件缓解和补救的规则和策略，加快响应时间并最大限度地减少安全事件的影响。
定制：没有两个应用或环境是相同的，这意味着安全团队需要为单个应用定制安全策略和规则。人工智能和机器学习可以帮助为单个应用构建安全协议，并为安全分析师节省时间
教育：首席信息安全官和应用安全团队面临的最大挑战之一，是教育开发人员和应用性能团队了解应用安全工具和规则。人工智能和机器学习可以帮助安全团队构建教育材料，向开发人员和应用程序性能团队解释应用安全性。
策略生成：AI和ML通过使用自然语言处理生成策略来简化编写安全规则的过程，从而无需复杂的编码和语法理解。
拥抱安全的未来
随着人工智能和机器学习的不断发展，它们与安全框架的集成将变得越来越普遍。攻击分析和Web应用防火墙(WAF)等技术已经采用机器学习来检测和预防威胁，为未来人工智能和机器学习驱动的安全成为常态奠定了基础。
总之，在网络威胁不断升级的时代，人工智能的结合为寻求加强防御能力的组织带来了巨大的希望。通过利用人工智能的可扩展性、效率、适应性和主动性，企业可以领先对手一步，保护资产并在日益数字化的世界中保持信任。当我们拥抱人工智能和机器学习的变革潜力时，我们为更安全、更具弹性的未来铺平了道路。
