數(shù)字連接的激增和更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)威脅已使人們更加需要智能網(wǎng)絡(luò)安全。智能網(wǎng)絡(luò)安全是*種邏輯上的反應(yīng)，它試圖通過減少因經(jīng)常依賴網(wǎng)絡(luò)安全技能短缺和數(shù)據(jù)安全管理的行政負(fù)擔(dān)而對手工流程的依賴而造成的安全漏洞來管理風(fēng)險(xiǎn)。

 

 

　　盡管面臨挑戰(zhàn)，但有望減少對人類的依賴并增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全能力。眾多不斷發(fā)展的認(rèn)知技術(shù)可以幫助我們增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全性，并應(yīng)對日益惡意和破壞性的網(wǎng)絡(luò)威脅態(tài)勢。

 

　　人工智能（AI）：   Gartner將AI描述為“*種通常通過學(xué)習(xí)，得出自己的結(jié)論，似乎理解復(fù)雜的內(nèi)容，與人進(jìn)行自然對話，增強(qiáng)人類的認(rèn)知表現(xiàn)或替代人類來模仿人類表現(xiàn)的技術(shù)。執(zhí)行非常規(guī)任務(wù)。” 現(xiàn)在，具有AI的計(jì)算機(jī)的*些基本活動(dòng)旨在：學(xué)習(xí)計(jì)劃；和解決問題。

 

　　使用AI和ML的計(jì)算系統(tǒng)對于網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營變得越來越普遍和至關(guān)重要，并且已成為公共和私營部門中網(wǎng)絡(luò)安全研究開發(fā)和投資的主要重點(diǎn)*域。在減輕網(wǎng)絡(luò)安全威脅方面，發(fā)現(xiàn)，分類和綜合數(shù)據(jù)無疑是優(yōu)勢。整體而言，人工智能技術(shù)可用于幫助防御日益復(fù)雜和惡意的惡意軟件，勒索軟件和社會(huì)工程學(xué)攻擊。人工智能還沒有感知力（但是），但是在預(yù)測和緩解網(wǎng)絡(luò)攻擊方面，人工智能的認(rèn)知自主性可能存在未來。

 

　　機(jī)器學(xué)習(xí)：  從根本上講，它涉及使計(jì)算機(jī)無需編程即可運(yùn)行。它通常與AI結(jié)合使用，可以看作是預(yù)測分析的快速自動(dòng)化。機(jī)器學(xué)習(xí)可以提供*快的方法來識別新的網(wǎng)絡(luò)攻擊， 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷，并將該信息推送到端點(diǎn)安全平臺。

 

　　AI和ML 當(dāng)然 可以為網(wǎng)絡(luò)安全提供重要組成部分的*域是威脅情報(bào)。它可用于 監(jiān)視和檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常，并在沒有已知特征的情況下識別新威脅。它也可以用來關(guān)聯(lián)來自孤島的數(shù)據(jù)，以了解攻擊的性質(zhì)并評估網(wǎng)絡(luò)漏洞和風(fēng)險(xiǎn)。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過交叉檢查多個(gè)碎片數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性來幫助身份管理。

 

　　自動(dòng)化和自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)：自動(dòng)化允許水平掃描和監(jiān)視網(wǎng)絡(luò)，這些網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)時(shí)報(bào)告偏差和異常情況。它允許自動(dòng)更新防御框架層（網(wǎng)絡(luò)，有效負(fù)載，端點(diǎn)，防火墻和防病毒）以及用于網(wǎng)絡(luò)安全的診斷和取證分析。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)都可以成為核心組件，并支持自動(dòng)化和自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。

 

　　AI和ML可以支持的*域之*是機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA），該功能允許與任何IT應(yīng)用程序或網(wǎng)站進(jìn)行自動(dòng)集成以執(zhí)行復(fù)雜的基于規(guī)則的工作（例如文書流程或交易）。而且，AI和ML通過在單個(gè)界面下集成編排流程，自動(dòng)化，事件管理和協(xié)作，可視化和報(bào)告，可以促進(jìn)安全編排自動(dòng)化和響應(yīng)（SOAR）產(chǎn)品。SOAR還可以為安全運(yùn)營中心（SoC）員工提供*種更快，更準(zhǔn)確的方式來處理由網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)生成的大量數(shù)據(jù)，并幫助識別和補(bǔ)救可能即將發(fā)生或正在發(fā)生的攻擊。

 

　　Rally Ventures的合伙人，RSA的前董事長Art Coviello總結(jié)了自動(dòng)化對網(wǎng)絡(luò)安全的價(jià)值；“發(fā)生了太多的事情-太多的數(shù)據(jù)，太多的攻擊者，太多的防御面無法防御-如果沒有人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)所具備的自動(dòng)化功能，您就不會(huì)為能夠捍衛(wèi)自己，”（

 

　　超*計(jì)算： Seymour Cray通常被稱為“超*計(jì)算之父”，他的公司Cray Computing仍然是該行業(yè)的推動(dòng)力。超*計(jì)算機(jī)與大型計(jì)算機(jī)的區(qū)別在于其巨大的數(shù)據(jù)存儲容量和強(qiáng)大的計(jì)算能力。超*計(jì)算機(jī)是未來自動(dòng)化的引擎。美國國*科學(xué)院在其“超*計(jì)算的未來”研究中設(shè)想，對超*計(jì)算的投資是非常有益的，并且在國*安全和科學(xué)發(fā)現(xiàn)中起著至關(guān)重要的作用。

 

　　在網(wǎng)絡(luò)安全中，超*計(jì)算是有希望的。麻省理工學(xué)院林肯實(shí)驗(yàn)室研究員杰里米·開普納（Jeremy Kepner）指出，“通過建立準(zhǔn)確的正常背景網(wǎng)絡(luò)流量模型可以大大提高檢測網(wǎng)絡(luò)威脅的能力，”分析師可以將他們正在研究的互聯(lián)網(wǎng)流量數(shù)據(jù)與這些模型進(jìn)行比較，以將異常行為浮出水面。更容易。

 

　　這種類型的功能在DARPA贊助的*次會(huì)議上得到了證明，超*計(jì)算機(jī)沒有人類，暴露給計(jì)算機(jī)能夠檢測并快速修復(fù)威脅的錯(cuò)誤。

 

　　人為因素的謬誤*直是網(wǎng)絡(luò)安全漏洞。隨著我們更加沉浸于與更大的網(wǎng)絡(luò)攻擊面相聯(lián)系的數(shù)字互連性（即物聯(lián)網(wǎng)智能城市的遠(yuǎn)程工作）中，情況可能會(huì)變得越來越多。

 

　　智能網(wǎng)絡(luò)安全在識別，過濾，消除和補(bǔ)救網(wǎng)絡(luò)威脅方面可以發(fā)揮巨大的作用。通過利用不斷發(fā)展的企業(yè)工具，例如人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)，自動(dòng)化和自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)以及超*計(jì)算，企業(yè)將更容易應(yīng)對未來的挑戰(zhàn)。

 

　　查克·布魯克斯（Chuck Brooks）  是網(wǎng)絡(luò)安全和新興技術(shù)*域的**公認(rèn)思想*袖和傳播者。