Cybersecurity insiders發佈了一篇人工智慧在網路安全的演進
人工智慧（AI）和機器學習（ML）正在改變網路安全的面貌，帶來了既具有變革性的能力，也帶來了前所未有的挑戰。本報告將介紹人工智慧在網路安全的演進過程，以及它如何在防禦和攻擊方面發揮作用。
人工智慧在網路安全防禦的應用
隨著網路威脅的增加和複雜化，傳統的網路安全方法，如基於簽名的防毒軟體或基於規則的防火牆，已經無法有效地應對未知的惡意程式或入侵行為。因此，網路安全界開始採用人工智慧和機器學習的技術，來提升偵測和回應的能力和效率。
人工智慧和機器學習可以幫助網路安全防禦的主要方式有：
- 透過動態的模型和演算法，分析大量的數據，找出惡意程式的特徵和行為，並及時更新和改善。
- 透過深度學習的技術，學習正常的作業系統行為，並識別出任何異常或危險的活動，如檔案刪除、資料外洩、加密、破壞等。
- 透過自動化的流程，減少人工的干預和錯誤，提高防禦的速度和準確性，並降低網路安全人員的負擔和成本。
人工智慧和機器學習在網路安全防禦的應用，已經形成了一些新的類別，如端點偵測和回應（EDR）、下一代防毒軟體（NGAV）和作業系統中心的正向安全（OS-Centric Positive Security）。這些類別的共同目標是在執行前預防惡意程式的攻擊，而不是在執行後才做出反應。
人工智慧在網路安全攻擊的應用
人工智慧和機器學習不僅可以幫助網路安全防禦，也可以被惡意的攻擊者利用，來增強他們的攻擊能力和效果。人工智慧和機器學習可以幫助網路安全攻擊的主要方式有：
- 透過生成式的人工智慧技術，如WormGPT，製造出高度逼真的假冒音訊和影像，用於發動釣魚攻擊，欺騙受害者的信任和身分。
- 透過機器學習的技術，學習和模仿正常的網路流量和使用者行為，避免被防禦系統偵測和阻擋，並尋找出系統的弱點和漏洞。
- 透過自動化的工具，快速地發動大規模的攻擊，如分散式阻斷服務（DDoS）攻擊，或是利用勒索軟體對受害者進行敲詐。
人工智慧和機器學習在網路安全攻擊的應用，已經形成了一些新的威脅，如檔案無形的惡意程式、深度假冒的釣魚攻擊、自我變異的惡意程式等。這些威脅的共同特點是難以被傳統的防禦方法發現和阻止。
人工智慧在網路安全的演進，反映了網路安全界和惡意攻擊者之間的永無止境的競爭和適應。人工智慧帶來了網路安全防禦的創新和進步，但也帶來了網路安全攻擊的變化和挑戰。網路安全專業人員和組織應該關注人工智慧的發展和趨勢，並採取適當的策略和措施，以保護自己和他們的客戶免受人工智慧的威脅。
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