人工智能_当今世界的网络安全和人工智能

在不断发展的网络威胁环境中，防病毒计划和防火墙被视为老工具，许多公司目前正在寻求更高级的技术来保护敏感和敏感数据。 人工智能( AI )接受这种状况，应对全球数字威胁。 虽然已成为军事领域的主流，但安全组织也集成了AI技术，通过深入的学习发现了数据集中的相似点和不同点。 像Microsoft这样的组织向像Open AI这样的基于AI的组织投入了10亿美元。

ESG研究表明，29%的安全专家希望利用AI创新加快病毒检测过程。 此外，27%的公司希望通过这项创新缩短活动的响应时间。 对AI安全性的兴趣来自于AI能够在短时间内分析的代码的复杂性。

AI在网络安全领域工作，但AI通常不会驱动这些解决方案。 通常训练的机器学习和AI是两个困惑的术语。 没有合法的编程，人工智能和机器学习的思考能力就不同。 安全组织利用机器学习为这些技术创建复杂的算法，最好地识别安全漏洞。 但是，AI系统不需要培养新的算法和数据就能实现新的分辨率。

机器学习在安全领域的课题是恶意软件代码不断变化，机器学习网络安全创新背后的编码人员应该始终是完美的，改变算法给创新提供检测这些新代码的方法。 但是，防御者真的了解黑客吗？ 当然，这是恳求被证明是错误的。 这是AI能理解的问题。 如果有意识的机器能以恶意软件合作伙伴的速度发展，我们就能更好地防御它。

人工智能具有融合新的、复杂但尚未尝试过的武器的能力，如网络攻击能力。 这一进步令人惊讶，网络攻击性武器具有破坏主要国家之间军事力量均等化的能力。 随着人工智能和机器学习的到来，网络攻击已经成为重要的基础设施(机场航班跟踪、银行系统、医院记录和该国基本基础设施和核反应堆运行程序等)。

阿拉伯联合酋长国人工智能国务卿奥马尔·奥拉马警告说，为了确保AI框架的安全，各国政府对采取积极措施感到失望。 研究建议最关注的问题之一是网络武器的不稳定影响，人工智能技术对地区力量平衡的影响越来越大。

虽然没有明确证据表明重要的基础设施指挥和控制系统容易受到网络攻击，但由于这些系统的数字化存在漏洞。 人工智能网络武器的不稳定影响仍是各国关注的重大问题。 的确，防止这些武器，保护该国的软件，保护硬件和个人信息免受因特网攻击已经成为国家安全的重要问题。

不同之处在于，人们在利用机器学习发展网络威胁的同时，利用这些进步进行安全性和保护，同时明确生成了新的恶意软件样本。 预期程序员将利用这些技术，根据安全系统识别老疾病的方式来修改新样本的代码。 变得更小，检测变得困难，因此可以延长系统感染的寿命。

政策制定者必须与技术专家密切合作，调查、预防和应对潜在威胁AI的使用。 研究中提出建立AI零日孔，但因此孔还不清楚，在最初的实验之前确立修复程序是很困难的。 此外，在AI领域举行红色团队演习(例如在DARPA举办的服务器大挑战)，有助于了解攻击和故障级别。 目前公共领域的研究仅限于白帽黑客，计划利用机器学习发现漏洞，提出修复建议。

AI的发展速度很快，攻击者不会花费大量的时间大量使用AI功能。 人工智能可以在不隐藏网络安全威胁的情况下呈现。 随着AI驱动程序和机器学习产品被用作防御技术的主要方面，IT专家和员工可能会感到虚假的安全感。 目前人工智能解决方案正处于实验阶段，可能很难完全依赖。