什麼是網路安全中的人工智慧（AI）？

網路安全中的 AI：將機器學習、深度學習與自動化應用於端點、網路、雲端服務與身分系統遙測資料中的網路威脅偵測、調查與修復。 

主要目標：縮短偵測時間（MTTD）、減少潛伏時間、自動化例行工作，並提升 SOC 分析師生產力。

什麼是網路安全中的人工智慧（AI）？

網路安全中的 AI 是指將 AI 技術應用於加強保護數位系統與敏感資料，使其免受網路威脅。為了偵測、預防及回應網路威脅，AI 網路安全使用 機器學習 與神經網路，以及其他 AI 技術，例如資料分析與自動化。 

網路安全中的 AI 能以高速分析大量資料，以偵測顯示系統網路安全受損的模式，因此已成為對抗網路犯罪並主動確保網路安全的強大工具。

AI 如何用於網路安全？

AI 安全已由安全專業人員透過不同方法加以運用，以確保網路安全：

1. 威脅偵測與威脅回應： AI 透過學習正常的網路行為來識別網路中的異常，藉此用於偵測威脅並回應已識別的威脅。這可確保更快速地回應網路攻擊。

2. 預測分析： AI 用於預測式網路安全，以提供更強化的威脅情報、提供全面洞察，並提升安全分析師的效率。AI 模型能夠偵測出顯示惡意活動的變化。

3. 自動化安全檢查： 網路安全中的 AI 可將例行安全檢查自動化，包括修補程式管理與事件回應。

4. 偵測網路釣魚攻擊： AI 安全能夠透過分析電子郵件內容與寄件者行為來識別 網路釣魚 嘗試，並封鎖此類攻擊。

5. 端點保護： 將 AI 整合至 端點安全解決方案 已使網路安全團隊能夠強化威脅偵測、回應與修復工作。它會即時採用行為分析技術。

AI 在現代網路安全中的重要性

隨著技術進步，網路攻擊往往變得更加複雜，因此難以僅靠傳統方法與措施來確保網路安全。AI 透過預測分析預先發現潛在弱點與未來攻擊，在威脅危害網路或系統之前加以識別與防止，進而提升了網路安全能力。

自動化 威脅狩獵 演算法的使用，透過更有效率且更有效能地在網路內識別威脅，減少了人工介入與人為錯誤。藉由 AI 網路安全，現在可透過機器學習、安全自動化與神經網路，更輕鬆地保護大型網路，因而提升可擴充性。

AI 網路安全如何運作？

網路安全中的 AI 透過 AI 演算法、機器學習與神經網路運作，這些技術能分析大量資料，以偵測顯示網路攻擊的模式與異常。此外，AI 有助於掃描整個網路以識別漏洞，從而預防未來的網路攻擊。以下是用於理解 AI 在網路安全中應用的簡化工作流程：

1. 蒐集資料： AI 演算法使用各種來源來蒐集所需資料。資料蒐集的一些主要來源包括使用者行為、系統日誌與網路流量。

2. 處理資料： 接著會對蒐集到的資料進行篩選與處理，以排除不相關資訊。資料處理包含降低資料中的雜訊。

3. 訓練 AI 模型： 接著會訓練 AI 演算法辨識正常行為，然後留意偏離正常行為的異常與不正常活動。

4. 威脅偵測： 經過訓練的 AI 模型、演算法與神經網路會監控大量即時資料，以識別威脅模式，協助偵測與預防威脅。

5. 回應異常： 一旦識別出系統威脅，自動化 AI 演算法便會通知人工安全分析師有潛在軟體攻擊。他們通常會封鎖惡意 IP 位址與電子郵件寄件者，以阻止如網路釣魚等攻擊。

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人工智慧與資料分析之比較

雖然網路安全中的 AI 與網路安全中的資料分析在偵測、預防與回應 網路攻擊 方面都扮演關鍵角色，但兩者在方法及各自能力上皆有所不同。毫無疑問，AI 的進步正在重新定義網路安全的運作方式。AI 著重於建立能執行原本需要人類智慧才能完成之任務的機器與系統。另一方面，資料分析則涉及對複雜資料的分析與解讀，以做出明智決策。

此外，AI 演算法經過訓練後，能根據從可用資料中獲得的洞察自主做出決策。AI 安全使用機器學習與神經網路。至於資料分析，則更傾向於分析歷史資料，以獲得洞察並據此做出明智決策。  它使用統計方法來識別可用資料中的趨勢與模式。

在兩者之間做選擇時，AI 能夠以自主方式偵測並回應威脅。然而，資料分析僅提供洞察，以了解潛在威脅，並協助人類做出以資料為基礎的明智決策。

AI 在網路安全中的歷史

AI 在網路安全中的使用方式，隨著技術進步已大幅演變。在早期，AI 應用主要著重於規則式系統，並在基礎層級執行異常偵測。隨著技術進步，AI 在網路安全中的應用也隨之演進。

• 1980 年代

在 1980 年代，重點主要放在導入規則式系統，以執行入侵偵測。當時已能偵測系統中的基本異常。

• 1990 年代

到了 1990 年代，機器學習演算法開始發展，進而帶來更高效率且更有效的威脅偵測。

• 2000 年代

隨著多年來運算能力持續演進，大數據也顯著興起，進一步提升 AI 在網路安全中用於分析與偵測即時威脅的能力。

• 2010 年代

在這些年間，神經網路與深度學習被採用於進階層級的威脅識別與回應。

• 2020 年代

AI 已成為多種網路安全應用中不可或缺的一部分，因為預測分析、行為分析與自動化回應提升了 AI 確保網路安全的能力。

傳統網路安全與現代 AI 驅動方法的比較

傳統的網路安全方法依賴周邊防禦的應用，以保護組織的網路、應用程式和資料。傳統方法包括防火牆等功能性工具，以及在周邊內建立推定的受信任區域。此方法依賴預先定義的規則來識別威脅。此方法僅在已知威脅的情況下才有用。然而，面對新的和不斷演變的威脅時，它往往會失效。相較之下，現代由 AI 驅動的網路安全方法具有適應性，因為它們不遵循以規則為基礎的靜態系統，並且能夠學習新的威脅。

此外，Artificial Intelligence Cybersecurity 已大幅縮短回應時間，因為 AI 能以非常快的速度處理即時資料。相較於傳統方法，AI 驅動的方法更具可擴展性，因為它們可以輕鬆擴展以保護大型網路，而無需太多人力參與。此外，現代方法也已發展出預測分析，可協助在威脅與攻擊實際發生之前進行預測與緩解。這突顯出傳統方法本質上是被動式的，而 Artificial Intelligence Cybersecurity 則本質上是主動式的。

AI 在網路安全中的優勢

AI 為網路安全帶來了多項優勢：

1. 更佳的弱點管理： AI 安全透過自動化威脅偵測與改善的即時回應，提供更佳的弱點管理。這讓組織與網路擁有者能迅速回應潛在威脅並將損害降到最低。

2. 強化威脅偵測： 將 AI 納入網路安全工具，有助於安全團隊提升其偵測與管理威脅的成效。AI 驅動的安全系統能夠分析大量資料，並偵測可能顯示網路攻擊的模式與異常。

3. 事件回應： 有了 AI，事件回應流程已實現自動化，從而能更快速且更有效地緩解網路威脅。這使 AI 安全系統能在偵測到威脅後立即啟動回應。

4. 具成本效益： 將 AI 納入網路安全系統具有成本效益，因為它可大幅減少威脅偵測、預防與修復所需的人力資源。這降低了大多數組織的營運成本。

5. 可擴充性： 以 AI 為基礎的安全系統可輕鬆擴充以分析海量資料，並能輕易因應資料的指數型成長。

6. 強化整體安全性： Hackers 往往會持續改變其戰術，使安全系統難以偵測。在這種情況下，AI 可透過機器學習演算法協助偵測多種攻擊，包括網路釣魚與惡意軟體偵測。藉由 AI 安全，分析內容並判定寄件者行為如今變得容易得多。

評估 AI 在網路安全中的相關風險

儘管 AI 具有多項優勢，但也伴隨一些相關風險：

1. 偏差： AI 模型有時可能導致對安全威脅的不準確偵測，因為它可能繼承其訓練資料中的偏差。

2. 對抗性攻擊： 駭客與網路犯罪分子可能識別 AI 系統的演算法，因此能輕易將欺騙性資料輸入這些演算法。這可能會妨礙這些演算法的有效性。

3. 疏於警戒： 由於人類安全分析師可能傾向完全依賴 AI 模型，因此可能忽略安全系統的整體警戒性。

AI 對網路安全的影響

AI 透過強化威脅偵測與更佳的回應時間，對網路安全帶來了巨大的正面影響。AI 也成功改善了不同行業組織的整體安全態勢。此外，AI 驅動的安全系統本質上具有主動性，因此有助於預測與緩解潛在風險，以將損害降到最低。除此之外，這些系統也證明具有高度成本效益與可擴充性。

AI 在網路安全中的範例

1. 垃圾郵件篩選器： 電子郵件中的垃圾郵件篩選器有助於識別惡意電子郵件，並在使用者同意後加以封鎖。
2. 網路監控： 為避免 DDoS 等以網路為基礎的威脅，AI 安全會監控網路流量以偵測異常。
3. 端點防護: AI 系統透過偵測與緩解惡意軟體威脅來保護端點裝置。

AI 在網路安全中的最佳實務

在網路安全中讓 AI 模型主動運作的最佳實務包括：

1. 定期更新： 為了提升 AI 模型的有效性，必須定期使用最新資料進行更新。
2. 降低偏差： 必須實施方法與措施來識別並減輕偏差。
3. 強化 全面性安全：為了強化全面性安全，在 AI 與人員警覺性之間建立平衡至關重要。
4. 防止對抗性攻擊的訓練： AI 演算法必須包含對對抗性攻擊的偵測，並應著重於防禦此類攻擊。

AI 在網路安全中的使用案例

1. 醫療保健

AI 在醫療保健領域有助於保護病患資料並確保符合法規要求。由於醫療資訊具有高度敏感性，因此保護醫療保健資料免受網路攻擊變得至關重要。AI 在此可協助進行預測分析與異常偵測。

2. 金融產業

金融產業經常成為網路犯罪分子的攻擊目標，因為金融資料通常具有高度價值。AI 透過即時詐欺偵測與客戶驗證來強化金融產業的網路安全。

3. 零售產業

在零售領域中，AI 透過保護資料來確保客戶資料的隱私與機密性。此外，它也能保護線上交易以避免詐欺。

AI 在網路安全中的未來是什麼

近年來，若組織要具備更強的數位韌性，將 AI 作為這些組織網路安全策略的基礎至關重要。AI 在網路安全中的未來看來相當可期，特別是由於神經網路、機器學習與安全自動化的進步，這些技術往往能確保有效且高效率的網路安全解決方案。

SentinelOne 如何協助 AI 應用於網路安全

SentinelOne 是一家領先的美國資安公司，主要專注於提供 AI 驅動的資安解決方案。他們推出了一個平台，利用機器學習協助即時偵測、預防及回應網路攻擊。其最佳功能之一包括偵測行為模式，以識別異常與潛在威脅。此外，他們一直專注於透過自動化威脅偵測與回應來減少人工介入。

SentinelOne 提供自主式雲端原生應用程式保護平台 (CNAPP)，以保護端點、身分與雲端。Singularity 包含各種功能，例如 Cloud Workload Protection Platform (CWPP), Cloud Native Security (CNS)、Cloud Workload Security (CWS)、Cloud Data Security (CDS)、Cloud Security Posture Management (CSPM)、Kubernetes Security Posture Management (KSPM)、Infrastructure as Code (IaC) 掃描、Cloud Detection and Response (CDR) 等等。SentinelOne 具備超過 2,000 項內建組態檢查以提供工作負載保護，並可對超過 750+ 種不同類型執行即時機密掃描。它可防止憑證遭濫用、橫向移動，並搭載獨特的 Offensive Security Engine，可提供 Verified Exploit Paths。

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結論

AI 透過其先進的威脅偵測、預防與回應機制，為網路安全領域帶來重大變革。機器學習、自動化與神經網路的納入，持續協助提升各產業組織的安全性與數位韌性。雖然 AI 安全可為各產業帶來許多主要優勢，但也伴隨某些相關風險，必須有效管理。

採用最佳實務，並透過在 AI 與人力資源之間建立平衡來形成全面性的網路安全觀點，可協助組織抵禦網路威脅並維持韌性。