研究人员发现,人工智能技术是确保敏感信息安全的非常好的工具。人工智能因其能快速处理数据和预测分析而被广泛应用于自动化系统和信息保护中。事实上,确保数据安全也是目前人工智能技术的实际应用。同时,一些黑客利用人工智能技术进行攻击。
人工智能技术用于保护的越多,就越有可能对付使用先进技术的黑客。以下是几种将人工智能应用于数据安全保护的方法。
许多黑客在攻击中会使用一些被动的方法,也就是说,当他们入侵系统窃取信息时,不会影响他们的操作。被动攻击可能需要数月甚至数年才能被发现。有了人工智能,企业可以提前发现网络攻击,甚至黑客进入系统后也会被发现。网络攻击的规模非常大,尤其是许多黑客可以自动完成一些工作。但是这些攻击对人类来说同样难以对付。对于多任务处理,人工智能是目前最好的解决方案,它可以及时发现恶意威胁,提醒用户或锁定攻击者。
防患于未然是检测过程的一部分。早在1995年,纽约警方就将预测技术纳入其早期应用中。CompStat公司开发的Compstat软件很快被推广到美国的其他警察局。通过预测威胁,该系统可以在攻击发生前提供特定的保护。有了预测技术,系统可以在不牺牲安全性的情况下更高效地运行。
检测威胁的目的是确保攻击者不能一直进入系统。对于以多种方式构建保护措施的企业来说,安全加密数据就是其中之一。当信息从一个来源转移到另一个来源时,它很容易受到攻击和窃取。因此,企业需要全过程加密。数据加密是将信息变成与先前信息无关的密文,接收者需要解密密文才能获得原始信息。黑客获得密文后,他们无法解密原始文本,因此他们可以保护信息。
密码是网络安全的底线。有许多黑客可以轻易地绕过密码窃取数据。将人工智能技术应用于密码保护和认证可以使密码更加安全。以前,密码是一个单词或短语。现在企业开始使用行动、模式、生物数据等。解锁信息。生物数据是指解锁具有人体独特特征的信息,如指纹、视网膜等。例如,苹果iPhone X的面部识别系统可以扫描面部特征,并将这些特征信息转换成密码。
多因素身份验证改变了代码的工作方式。用户需要在不同的位置输入不同的密码。有了人工智能检测系统,字符可能会改变。多因素身份认证不仅可以增加一层安全性,还可以更智能地决定谁可以进入系统。该系统将了解能够进入网络的用户的特征,然后将行为和相关特征模式与恶意内容进行交叉比较,以确定访问权限。
人工智能技术可以识别模式、发现漏洞,甚至执行修复漏洞的计划。在实际的网络安全应用中,该系统可以创建一个新的保护层。有了人工智能,整个网络安全将会以更快的速度变化和发展。技术的进步会改变更多的领域。
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