随着企业安全系统开发步伐的加快，新的和更复杂的网络攻击类型正在出现。据世界经济论坛报道，企业采取的保护措施瞬间过时。与前一年相比，攻击数量增加了30%，这种惊人的趋势仍在继续。市场缺少约272万网络安全专业人员来应对越来越多的威胁。这就是人工智能可以帮助企业的地方。让我们来谈谈网络安全中的六个AI用例。检测企业网络中的恶意代码和恶意活动AI通过分析DNS流量自动对域进行分类，以识别C&C，恶意，垃圾邮件，网络钓鱼和克隆域等。以前，为了管理这个环境，拥有良好的黑名单就足够了。他们应

尽管保持软件更新和仅从受信任的来源下载文件是标准的网络安全实践，但鉴于最近恶意软件攻击的增加，很明显在这方面需要更多的教育。为此，Varonis 取证团队就使用 Hive 勒索软件的攻击者如何在其最新系列攻击中针对 Microsoft Exchange Server 提供了一些指导。对于那些不知道的人，Hive 遵循勒索软件即服务模型。尽管微软在 2021 年针对已知漏洞对 E

内存安全漏洞是软件安全中最具挑战性的问题之一。微软、剑桥大学、Arm 和其他公司现在正在开发一种名为 CHERI 的核心硅架构，以消除与内存相关的安全问题，同时将性能影响降至最低。作为此次合作的一部分，Arm 构建了一个 SoC 和演示板，其中包含Morello 原型架构的第一个示例。Morello 原型板现在可供软件开发人员和安全专家使用。“从来没有在高性能 CPU 中实现这

Cybersecurity Ventures的报告显示，2021年全球网络犯罪带来的损失为6万亿美元，并预计打击网络犯罪的全球支出在2025年将增至10.5万亿美元，是2015年的三倍之多（3万亿美元）。人工智能，几乎是唯一应对方案。另一家研究机构Statista认为，2020年网络安全领域的人工智能价值已超过100亿美元，并预计到2027年将达到450亿美元。IBM则认为，缺乏人工智能安全的企业，在抵御网络攻击方面的成本是部署了AI自动化防御系统的企业的三倍。来自Meticulous的研究数据

3月29日消息，在宣布为Office应用提供AI支持的Copilot（副驾驶）助手后，微软现在将注意力转向网络安全。美国当地时间周二，微软推出了一款专版聊天机器人，旨在帮助网络安全专家了解关键问题并找到解决方案。自从AI研究公司OpenAI的聊天机器人ChatGPT于去年11月份首次亮相后，微软就开始利用该公司的AI模型来支持其软件，包括网络安全软件。微软非常重视这个领域，该业务在2022年为该公司带来了超过200亿美元收入。微软最新推出的专版聊天机器人名为“Microsoft Security

Apple 针对 Mac 的最新更新包含对各种安全漏洞的修复。macOS 12.2修补了 13 个严重的安全漏洞，从 Safari网络浏览泄漏到可以让恶意应用程序访问 root 权限、内核权限、iCloud 数据等的漏洞。我们已经知道 Web 浏览和 Google 帐户 ID 漏洞在 iOS 15.3 和 macOS 12.2 的 RC 版本到来时已经提前修补。但是，Apple 现在已经详细 列出了安全补丁的完整列表以及 可用于 macOS 12.2 的文档。Apple 还修复了 macOS 1

大多数商业人工智能的成功都与有监督机器学习ML有关。例如智能家居助手对口语的理解，自动驾驶汽车的物体识别，都利用了训练复杂的深度学习模型所需的大量标记数据和计算。但在网络安全领域，AI虽然可以用来提高安全运营团队的效率和规模，但前提是需要人的高度参与，否则它无法解决大部分的网络安全问题，至少在目前还是如此。此外，企业环境中人类行为产生的数字噪音，令系统中的异常现象成为常见现象，无法判断其是否代表攻击行为。因此，基于人工智能的异常行为检测，其效果并不理想。比如，一家日产10亿数量级遥感数据的大型企

我们可以使用人工智能，以比人类更快的速度自动执行复杂的重复性任务。人工智能技术可以对复杂、重复的输入进行逻辑排序。这就是人工智能被用于人脸识别和自动驾驶汽车的原因。但这种能力也为人工智能网络安全铺平了道路。这对于评估复杂组织中的威胁特别有用。当业务结构不断变化时，管理员通常无法识别弱点。此外，企业的网络结构也变得越来越复杂。这意味着网络犯罪分子可以利用更多的漏洞来对付我们。我们可以在高度自动化的制造3.0企业或石油和天然气行业等综合公司中看到这一点。为此，各种安全公司开发了人工智能网络安全工具来

人工智能(AI)和机器学习(ML)是具有广泛应用的宝贵工具。随着人工智能变得越来越先进，其将越来越多地成为安全领域的核心部分。人工智能具有进攻性和防御性应用，用于开发新型攻击并防御它们。人工智能在安全领域的优势人工智能已经应用于安全领域，并且随着时间的推移，其作用将继续增长。人工智能在安全方面的一些好处包括:重复任务的自动化：网络安全需要大量的数据收集、分析、系统管理和其他重复的任务，这些任务会消耗分析师的时间和资源。人工智能有可能使这些任务自动化，使安全人员能够将精力集中在最需要的地方。改进的

网络犯罪分子不断寻求新的方法来实施攻击，但由于人工智能(AI)及其子集机器学习，自动抵御这些攻击成为可能。秘密在于机器学习能够监控网络流量，并了解系统内的正常情况，使用这些信息来标记任何可疑活动。正如该技术的名字所暗示的那样，它能够利用企业每天收集的大量安全数据，随着时间的推移变得更加有效。此时，当机器发现异常时，它会向人类(通常是安全分析师)发送警报，以决定是否需要采取措施。但一些机器学习系统已经能够自行响应，例如限制某些用户的访问。人工智能在安全领域取代人类吗?谈论自动化和人工智能通常会导致

3月14日，人工智能公司OpenAI发布了ChatGPT（GPT-3.5阶段）的升级版GPT-4，让原本已经略显沉寂的ChatGPT话题再次迎来了“爆炸式热议”，毫无悬念地冲上了社交平台热搜。“AI 终将取代人类”、“GPP-4考试能力强国90%的人类”等话题受到越来越多的用户关注。和之前的ChatGPT相比，此次GPT-4的升级堪称“重磅级”：采用了“超大多模态模型”，回答准确率上大幅提升；输出文本扩写能力增强，处理上限增加至2.5W个单词；在纯文本输入基础上增加了图像识别；创造力大幅提升，能

网络安全正成为自动驾驶汽车系统发展的一个基本问题，因为攻击可能对自动驾驶电动汽车产生严重后果，并可能危及人类生命。软件攻击会影响数据驱动的决策，这些决策会对电动汽车的自主性产生负面影响，并损害自动驾驶汽车的优势。随着边缘计算、5G和高性能处理单元等技术的集成，自动驾驶汽车最近取得了许多进展。在自动驾驶电动汽车中，边缘计算有助于处理边缘的大量数据，以减少延迟并帮助车辆实时做出数据驱动的决策。部署在车辆中的边缘传感器资源稀缺，但需要较高的计算能力来处理数据。这些数据随后被迁移到边缘数据中心和云端，以

科学家正利用一种称为深度强化学习（DRL：Deep Reinforcement Learning）的人工智能技术来保护计算机网络，并迈出了关键一步。当在严格的模拟环境中面对复杂的网络攻击时，深度强化学习在95%的时间内有效阻止对手达到目标。测试结果为自主人工智能在主动网络防御中发挥作用提供了希望。美国能源部太平洋西北国家实验室（PNNL）的科学家在一份研究论文中记录了他们的发现，并于2月14日在华盛顿特区人工智能促进协会年会期间，在网络安全人工智能研讨会上介绍了他们的工作。项目起点是开发一个模拟

要说2023年初网络平台最火爆的，无疑是人工智能领域新宠——智能聊天机器人模型ChatGPT，吸引了无数网民与它进行“人模人样”的交流互动，因为它不仅能充分理解人类提出的问题，给出不再“人工智障”的答复，还会切实投入到诸多生产力实践中，如编程、制图、脚本攥写，甚至能诗情画意地创作诗歌等文案。一时间，人们纷纷开始讨论：以ChatGPT为代表的人工智能是否会在不久的将来取代大量人类所从事的职业？其实，在探讨这个问题之前，我们更需要警惕的是，诞生于网络世界的它存在极大的安全风险，甚至是面临法律风险。正

黑莓公司最新发布的一份调查研究报告表明，由人工智能驱动的ChatGPT机器人可能会构成对网络安全的威胁。黑莓公司的网络安全首席技术官Shishir Singh说，“有充分的证据表明，怀有恶意的人员正在尝试利用ChatGPT机器人进行网络攻击。”他表示，预计在2023年，黑客们将会更好地利用这种人工智能工具来达到邪恶的目的。对北美、英国和澳大利亚的IT专家的调查表明，51%的受访者表示在今年年底之前可能会发生由ChatGPT支持的网络攻击，71%的受访者表示一些国家可能已经在利用ChatGPT对其

人工智能技术正在推动数字技术的一些巨大变化。人工智能带来的许多发展都是有益的。然而，人工智能同时也带来了一些伪命题。人工智能带来的最大问题之一是日益增长的网络安全威胁。越来越多的黑客正在寻找创新的方法，并将人工智能武器化，以实施网络犯罪。随着这些威胁的恶化，企业和它们所依赖的网络安全专家需要意识到人工智能在黑客手中构成的威胁，并找到利用人工智能来加强自身防御的方法。黑客利用人工智能攻击目标的最主要方式是什么?作为一个拥有强大网络影响力的企业，必然尽其所能确保自己的网站和系统尽可能地保持安全。企业