FBI服务器被攻击，人工智能 (AI) 如何阻止网络犯罪分子

世界面临着现代网络犯罪前所未有的威胁，上周就有一名黑客恶意通过美国联邦调查局(FBI)邮件服务器向至少10万人发送了垃圾邮件。对于网络犯罪分子来说，疫情是一个特别时期，他们利用恐惧、困惑和在线活动的大量增加，随时随地进行黑客攻击和窃取。幸运的是，即使不能完全停止，也可以利用人工智能 (AI) 来减缓黑客破坏的速度。以下是人工智能可以预防和减轻网络犯罪造成的损害的一些方法。

打击攻击

较新的 AI 算法非常擅长分析数据流量、访问和传输，以及检测数据趋势中的异常值。如果发现了一些奇怪的数据，人工智能程序可以深入研究，看看系统是否存在一个或多个安全漏洞。AI 的创造者还能够更好地利用 AI模型管理来掌握不断变化的威胁并产生更多最新的响应。

称为监督学习的过程是人工智能用于预防网络攻击的另一种方式。监督学习是给定模型数据，从数据中发现信息，它的输入是没有维度标签的历史数据，要求输出是聚类后的数据该算法被赋予一组输入和输出值。监督学习可用于检测伪装成良性代码的复杂恶意软件。

随着时间的推移和许多（成百上千）不同的实例，我们用来检测和根除恶意软件的人工智能变得越来越先进，并且能够更好地识别和抢占潜在的破坏性攻击。然而，人工智能必须与目前用于创建和实施网络攻击的人工智能同步发展。

简化网络安全运营

除了用于防止网络犯罪外，人工智能还在世界各地被用于简化流程并减轻公司网络安全团队的压力。在越来越多的和复杂的网络攻击让IT安全人员疲惫不堪。由于机器学习是一种高度可扩展的技术，因此经常用于协助 IT 安全人员监控、检测和消除风险。

模拟演练

人工智能还被用来帮助模拟对网络的攻击，以便网络安全团队更好地了解他们的主要漏洞在哪里，以及在发生这些攻击时如何响应。人工智能擅长描绘威胁行为，并通过网络横向移动寻找威胁者的弱点。

企业网络防御者和研究人员通过在网络上创建各种节点并确定哪些服务正在运行、存在哪些漏洞以及在创建模拟攻击时采取了哪些类型的安全措施来做到这一点。

未来几十年将在很大程度上由人工智能的进步来定义，至少在技术方面是这样。像任何新技术一样，它会被恶意行为者利用，试图使窃取、勒索和造成损害更容易、更难追踪、更难以打击。然而，人工智能也将同步发展并帮助网络安全专业人员。

原文转自helpnetsecurity，超级科技译

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