近幾年來，AI人工智能已成為人們生活的一個重要部分。各種各樣的算法通過執(zhí)行一系列與市場決策相關(guān)的任務(wù)，來發(fā)現(xiàn)與人類習(xí)慣相關(guān)的基礎(chǔ)技術(shù)實現(xiàn)以外的洞察力。YouTube和TikTok上所用的推薦算法，將根據(jù)你的反饋提供個性化的內(nèi)容。并且像虛擬地圖這樣的應(yīng)用程序可以根據(jù)你的車輛和當(dāng)前流量來計算，為你推薦最好、最快的通勤路線。

當(dāng)然，人工智能不僅會給我們帶來各種積極的影響，還會產(chǎn)生一定的負(fù)面影響。就網(wǎng)絡(luò)安全而言，越來越多的網(wǎng)絡(luò)犯罪分子利用人工智能自動掃描漏洞，從而破解復(fù)雜的目標(biāo)系統(tǒng)。其中最典型的例子有各種各樣復(fù)雜的、大規(guī)模的社會工程攻擊以及深度偽造。更重要的是，攻擊者還將使用先進(jìn)的技術(shù)，如人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)壓縮算法和趨勢。以下內(nèi)容就是AI人工智能給網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域帶來的五種發(fā)展趨勢。

一，改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)威脅的檢測。
目前，從攻擊到被發(fā)現(xiàn)往往需要很長時間。據(jù)數(shù)據(jù)泄漏報告，企業(yè)平均需要280天才能發(fā)現(xiàn)和控制相關(guān)數(shù)據(jù)泄漏。很明顯，在這種充足的時間里黑客們，足以造成嚴(yán)重的破壞。而且這種威脅檢測技術(shù)的引入，在智能方面可望帶來很大改善。
當(dāng)然，這種人工智能威脅檢測也需要考慮隱私。例如，我們需要考慮和設(shè)計與銀行業(yè)務(wù)相關(guān)的敏感工作流程的方法和用例。

二，增強型生物特征認(rèn)證。
不可否認(rèn)的是，很多人仍然認(rèn)為Qwerty是一個難以猜測的密碼，他們將使用一年以上不進(jìn)行修改。然而，這種密碼機制卻常常給企業(yè)和個人帶來各種易受攻擊的漏洞。你也許從各種各樣與安全意識有關(guān)的信息中知道：一個攻擊者能夠很容易地破譯一套僅有六位數(shù)的密碼。但是，如果一組密碼由10個數(shù)字、大小寫字母和特殊符號組成，然后通過散列算法計算，從未以明文的形式顯示，攻擊者需要400多年才能破解。另外，我們通常所說的雙因素認(rèn)證(2FA)，是指需要通過第二種方法的驗證，才能完成登錄環(huán)節(jié)。所以在理論上，這是一種更安全的認(rèn)證機制。

三，更好的網(wǎng)絡(luò)釣魚保護(hù)。
從表面上看，隨著大多數(shù)網(wǎng)民安全意識的提高，網(wǎng)絡(luò)釣魚已經(jīng)成為一種過時的社會工程形式。然而，最近的數(shù)據(jù)調(diào)查顯示，91%的網(wǎng)絡(luò)攻擊始于網(wǎng)絡(luò)釣魚郵件。可見，網(wǎng)絡(luò)釣魚仍然是一種非常經(jīng)典有效的網(wǎng)絡(luò)攻擊策略。

四，暗網(wǎng)監(jiān)控。
另外一個重要的問題是， AI人工智能和機器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域中起著重要作用，那就是防止我們的個人數(shù)據(jù)信息落入惡意黑客手中。一旦我們的姓名、生日、電話號碼、電子郵件地址、社會安全號碼和信用卡詳細(xì)信息受到威脅或泄露，將在財務(wù)甚至人身安全方面造成巨大災(zāi)難。然而，并非我們處處小心，就能避免這種情況。假如我們所信任的和托管的數(shù)據(jù)處理公司受到攻擊或者破壞，那么各種敏感的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)就會落入互聯(lián)網(wǎng)的陰暗角落。這就要求人工智能通過監(jiān)控黑暗網(wǎng)絡(luò)（網(wǎng)絡(luò)犯罪分子進(jìn)行骯臟交易的網(wǎng)絡(luò)場所無法被傳統(tǒng)搜索引擎找到），并迅速采取行動，防止身份盜竊等事故的進(jìn)一步惡化和傳播。

五，檢查壓縮存檔的內(nèi)容。
目前，用的文件包壓縮格式多種多樣。AI算法已經(jīng)熟悉了很多格式，比如著名的burows-wheler塊排序系統(tǒng)。當(dāng)然，也有一些新格式伴隨著新算法。例如，根據(jù)管理某些特定邊緣用例的需要，生成的新算法及其格式并沒有及時反映在 人工智能的檢測范圍中。

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