2025 年人工智能和机器学习在网络安全中的作用

2025 年人工智能和机器学习在网络安全中的作用

随着人工智能和机器学习技术的快速发展，它们在网络安全领域的应用也日益广泛。本文将探讨2025年人工智能和机器学习在网络安全中的作用，包括其作为安全工具的优势和潜在风险，以及未来的发展趋势。

人工智能和机器学习作为网络安全支持

人工智能和机器学习可以自动执行任务、分析大量数据、识别异常并实时应对威胁，因此对于具有前瞻性思维的安全专业人员来说，它们越来越必不可少。无论好坏，这些工具在理解大规模趋势并快速有效地采取行动时，其作用远远超过人类专家。

这并不是说人工智能正在取代这些工作。它只是正在成为安全专业人员工具带中最大的“锤子”。

威胁检测和预防

人工智能系统可以以前所未有的速度和准确性检测网络威胁。人工智能通过分析网络流量、识别恶意活动的模式以及跨系统关联数据，实现更快的威胁响应。基于历史数据训练的机器学习模型可以预测潜在攻击，使组织能够先发制人地加强防御。

利用人工智能的工具（例如端点检测和响应系统）可以自动识别国家支持的网络攻击中常见的高级持续性威胁。

行为分析

有效安全的一个关键部分是根据用户和应用程序行为识别威胁迹象。幸运的是，人工智能系统在用户和实体行为分析 (UEBA) 方面表现出色，尤其是在检测内部威胁或恶意行为时。毫不奇怪，人工智能还可以支持零信任系统，随时扫描和监控用户活动。

自动化安全运营

AI 可以自动执行 SOC 中的重复性任务，例如日志分析和事件分类。这可以缩短响应时间，让人类分析师能够专注于更复杂的问题。 自动映射等技术将跨框架的网络安全控制集成在一起，使用人工智能来简化合规性并提高系统完整性。

高级加密和安全访问

机器学习模型正被用于开发更安全的加密系统。它们支持密钥管理等手动任务，并识别由于特定应用程序或密钥存储方法而可能存在的加密安全漏洞。虽然人工智能本身不会创建新的加密算法，但它可以减少人为错误，而人为错误可能会削弱加密算法。

实时事件响应

如果预防措施不能在攻击发生时阻止攻击，那么它们就是无用的。人工智能特别适合不依赖人类触发特定操作的自动响应。除了传统的自动化之外，人工智能还可以决定攻击的严重程度和适当的响应，隔离威胁，并提出解决任何挥之不去的漏洞的方法。

人工智能作为威胁载体

虽然人工智能在网络安全方面具有巨大潜力，但威胁行为者的滥用却带来了重大挑战。 根据一些消息来源， 到 2025 年，整个攻击链和工具包将采用人工智能或由人工智能完全自动化。

人工智能驱动的网络攻击

对手越来越多地使用人工智能来自动化攻击，从而使攻击速度更快、更复杂。人工智能自动化尤其具有挑战性，因为它可以绕过传统防御，为攻击者提供更多机会突破复杂的防御。最近，生成式人工智能的爆发式增长也使社会工程等软攻击变得更加有效。例如，人工智能驱动的网络钓鱼活动通过模仿受信任个人或实体的写作风格来创建具有说服力的虚假电子邮件。

用于恶意软件创建的生成式人工智能

攻击者可以利用生成式人工智能创建能够逃避传统检测方法的多态恶意软件。这些攻击的不同之处在于，它们可以使用生成式人工智能动态修改代码，使得每个实例对于依赖特定代码指纹的反恶意软件来说几乎不可见。

利用人工智能漏洞

人工智能是一项强大的技术，但并非没有漏洞。聪明的攻击者可以破坏接受输入的人工智能，诱使其将恶意代码注入训练数据，从而改变其运行方式。攻击者可能会利用人工智能系统中的漏洞。

复杂的僵尸网络

现代营销和客户服务聊天机器人使用代理 AI 来更好地服务客户。这种自主形式的 AI 也用于僵尸网络，大型网络中的各个节点可以以惊人的独立性运行。AI 可以逃避检测、适应防御措施并进行大规模分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击或暴力破解活动。

2025 年的网络安全 AI 将会是什么样子？

2025 年（以及接下来的几年）人工智能将成为网络安全的常规和广泛组成部分。我们预见到的一些变化包括：

1. AI增强型SOC： 安全运营中心将越来越多地依赖人工智能驱动的工具进行预测分析、威胁搜寻和漏洞管理。预计人工智能将在识别和消除风险方面发挥更积极的作用。
2. 安全领域的监管和道德人工智能： 随着人工智能的普及，道德准则和法规遵从性的需求也随之增长。GDPR 等框架和新兴的人工智能特定法规将强调人工智能应用的透明度和问责制。
3. 人工智能助力供应链安全： 全球供应链的互联互通带来了独特的风险，而人工智能正被用于保护这些网络。自动化工具将绘制漏洞图并在不同环境中强制执行合规性.
4. 通过威胁情报进行协作： 人工智能将在共享威胁情报方面发挥核心作用，使组织能够共同应对不断演变的威胁。这包括实时数据共享和开发全球人工智能安全平台.
5. 新兴领域：量子与人工智能安全： 随着量子计算的进步，人工智能将在开发抗量子加密方法方面发挥重要作用。此次合作对于保护敏感数据的未来至关重要。
6. 人工智能与人类的协作： 人类专业知识在网络安全中仍将不可或缺，对人工智能系统起到补充作用。人工智能负责数据处理和模式识别，而人类分析师则专注于战略、决策和道德考量。
7. 自适应学习模型： AI 模型将发展为自我修复模型，无需人工干预即可自动适应新的威胁载体。这些自适应模型将缩短响应时间并确保持续保护。
8. 隐私合规中的人工智能： 随着人工智能系统处理大量个人数据，确保遵守隐私法规将成为当务之急。技术将不断发展，在每个处理阶段都纳入数据匿名化和加密.

如何采用人工智能和机器学习来实现网络安全？

旨在利用人工智能实现网络安全的组织应采用以下策略：

1. 投资人工智能培训和意识： 让员工掌握有效使用人工智能系统的技能。这包括了解人工智能的能力、局限性和道德影响。
2. 优先考虑符合道德的人工智： 确保 AI 工具符合组织价值观并遵守监管​​标准。在 AI 系统中建立透明度和问责制，以维护利益相关者的信任。
3. 采用利用人工智能的零信任架构： 将人工智能与零信任原则相结合，实施严格的访问控制和持续的网络监控。
4. 利用威胁情报平台： 使用人工智能驱动的威胁情报平台来应对不断演变的威胁。这些平台汇总全球数据并提供可操作的见解。
5. 安全人工智能系统： 为了防止对抗性攻击，对人工智能系统实施强大的安全措施，包括定期审计、加密和访问控制。