人工智能技术可以说是近几年的热门技术之一了,而今天我们就一起来了解一下,人工智能技术应用都有哪些类型。希望通过对本文的阅读,大家在学习人工智能技术的时候能够有更清晰的发展方向。
1.安全分析师和加强安全运营中心(SOC)
人工智能在网络安全中常见的用例之一是对分析师的支持。毕竟,人工智能不太可能取代有经验的安全分析师。在机器擅长的领域,例如,分析大数据、消除人员疲劳并使其摆脱繁琐的任务,这样他们就可以利用更加复杂的技能(例如创造力、细微差别和专业知识)来增强人们的能力。在某些情况下,分析人员扩充涉及将预测分析合并到安全运营中心(SOC)工作流中,以进行分类或查询大数据集。
2.新的攻击识别
尽管恶意软件或其他类型的威胁检测已经存在了很多年,通常是将可疑代码与基于签名的系统相匹配,但人工智能现在正在将技术转向推断,以预测新的攻击类型。通过分析大量的数据、事件类型、来源和结果,人工智能技术能够识别新的攻击形式和类型。这一点非常关键,因为攻击技术会随着其他技术的进步而不断发展。
3.行为分析和风险评分
行为分析技术已经在一些不那么关键的领域(比如广告领域)中率先出现,现在正朝着身份认证和反欺诈的关键用例发展。在这里,人工智能算法挖掘大量的用户和设备行为模式、地理位置、登录参数、传感器数据以及大量数据集,以获得用户真实身份。
4.基于用户的威胁检测
从内部威胁到特权滥用和管理滥用再到黑客,人类是网络风险的重要而多样的载体。因此,人工智能技术应运而生,以检测用户在IT环境中的交互方式的变化,并描述他们在攻击环境中的行为特征。
5.跨端点终止链的设备上检测
移动设备在企业中的兴起,开启了网络安全威胁的新时代,改变了端点安全的本质。企业通常管理传统的端点,比如笔记本电脑,而现在的移动“系统管理员”是终用户。无论是员工、消费者还是黑客,都会采用下载、应用程序、通信渠道和网络交互等服务。此外,应用程序通常都在自己的容器中,这限制了传统的补丁管理。这种根本不同的配置意味着,攻击者的目标是通过提供根访问漏洞来持久化,从而危害整个设备,同时有效地避开企业网络
6.断开连接的环境中的主动安全性
随着数据和设备渗透到物理世界,保护和减少平均检测和响应时间的能力成为连接和计算能力的问题。越来越复杂的技术基础设施意味着对其运营的安全性和效率的更大需求,这些基础设施可以在航空、能源、国防和海事等关键任务环境中实现数据价值。在这些环境中,计算密集度更高的人工智能应用程序仍处于萌芽状态,但新技术不断涌现,可以通过本地支持促进基于机器学习的脚本、文件、文档和恶意软件分析的安全性。
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