今天是 全國編碼周！今年是第 10 屆，該年度盛會藉此機會探討熱門話題如何影響編碼世界。今年的焦點對大多數人來說應該很熟悉，因為它無處不在，有時甚至是有爭議的。不管你對它們的看法如何，不可否認的是，人工智慧 （AI） 和機器學習 （ML） 正在影響我們周圍的世界，當涉及到編碼社區時，更具體地說，當它應用於網路安全時，也不例外。
為了在日益複雜的網路威脅中保持領先地位，網路安全開發人員正在將人工智慧視為一個強大的盟友，因為威脅行為者試圖利用它來製造惡意。在這篇文章中，我們將探討 AI 重塑關鍵基礎設施保護 （CIP） 網路安全格局的 5 種方式，增強開發人員的能力。
1. 進階威脅偵測
人工智慧驅動的威脅檢測系統正在徹底改變網路安全開發人員保護關鍵基礎設施的方式。傳統方法通常難以跟上快速演變的威脅。另一方面，AI 和 ML 可以即時分析大量資料集，識別人類操作員可能未注意到的異常和潛在威脅。這些 AI 系統增強了早期預警能力，並使用 ML 來識別已知威脅與未知檔和入侵指標 （IOC） 之間的相似性，使工程師能夠快速回應以保護關鍵系統。
MetaDefender 威脅情資 正在其威脅相似性搜索中使用ML。
2. 預測分析
人工智慧預測和預防網路攻擊的能力改變了關鍵基礎設施保護的遊戲規則。演算法可以評估歷史資料，以識別模式並預測潛在威脅。透過識別網路攻擊的趨勢，工程師可以主動加強安全措施並先發制人地解決漏洞，從而降低攻擊成功的風險。
3. 自動事件回應
如果發生安全漏洞，時間至關重要。人工智慧驅動的事件響應系統可以自動檢測、分析和緩解安全事件，並在語言模型的説明下，可以幫助報告消化，使其更易於解釋。網路安全開發人員可以對 AI 進行程式設計以立即採取行動，例如隔離受影響的系統、阻止惡意流量或回滾未經授權的更改。這種自動化確保了快速和協調的回應，最大限度地減少了損壞和停機時間。
4.AI 增強的安全工具
網路安全開發人員正在創造專為重要基礎設施保護量身打造的 AI 與 ML 驅動安全工具。這些工具包括 AI 驅動的防火牆、入侵偵測與資產可視性系統，以及威脅獵取平台。這些工具不僅能加強防禦，還能簡化工程師的工作量，讓他們能專注於網路安全的策略層面。
重新思考 OT 網路安全，並將 ML 投入使用 MetaDefender OT Security, OPSWAT先進的資產可見性和管理解決方案。
5. .AI 基於人工智慧的網路威脅
正如網路安全開發人員正在利用 AI 進行防禦一樣， 威脅行為者也越來越多地使用 AI 來支援他們的惡意行為。這些對手利用人工智慧來自動化和增強他們的攻擊，使它們更加複雜和難以檢測。人工智慧驅動的惡意軟體可以適應目標漏洞，規避傳統的安全措施，甚至從防禦策略中學習，這對網路安全專家構成了重大挑戰。網路領域正在進行的人工智慧軍備競賽凸顯了工程師在不斷變化的威脅中保持領先地位的緊迫性，並加強了人工智慧在關鍵基礎設施保護中的重要性。
將人工智慧整合到網路安全工程領域正在改變關鍵基礎設施的保護。隨著網路威脅的複雜性和規模不斷增長，人工智慧提供了寶貴的工具來增強威脅檢測、預測、事件回應和整體系統安全性。有了人工智慧，網路安全編碼工程師能夠更好地保護支撐我們現代生活方式的基本系統，確保未來幾代人的關鍵基礎設施的彈性和可靠性。
瞭解為什麽 OPSWAT 在資訊科技/營運技術資安中是關鍵性的優勢。
