本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)
人工智能和机器学习的飞速发展，正在定义着各个行业的未来。根据Marketsand Markets公司的研究，人工智能产业总值将在2025年达到190亿美元。据预测到2021年末，四分之三的商业应用将会使用人工智能服务。
目前AI技术已经在自动化、教育、客户服务等等行业中取得了不小的进展。网络安全也是AI大展身手的领域之一，它打击信息犯罪中发挥着重要的作用。
本文将介绍如何使AI成为推动信息安全发展最好的IT架构方案。
机器学习用于网络风险识别
阻止网络犯罪的第一步，是提前识别网络攻击，这可是AI、ML技术的主场。它分析数据，在威胁攻击信息系统前将其识别。通过机器学习，计算机可以基于接受到的数据应用并调整算法。由此，计算机比人类更准确地识别风险和探测异常情况。
传统的技术主要依赖于历史数据，不能像AI一样即时改进算法。它们无法像人工智能一样处理新型陷阱和黑客的机关。更重要的是，比起人类，AI更能轻松快捷地处理日益增加的网络犯罪。
AI验证和密码保护
你是不是也偷懒地无数账户设置同一个密码?事实上，密码是用户账号和黑客之间唯一却脆弱的屏障。
生物识别验证是比密码更好的选择，但是它们也不那么方便。比如，面部识别系统可能会无法识别用户的新发型。黑客可以偷窃用户社交账号中的照片来骗过系统，突破安全防线。
图源：unsplash
这就是开发者使用人工智能或增强生物识别，试图摆脱种种缺陷使其更加可靠的原因。
iPhoneX的面部识别技术就是一个好例子。这项技术被称为“面部识别码”，它使用神经引擎和内置红外传感器处理用户面部特征。软件通过识别关键模式和相关性构造用户脸部模型。
Apple确保这一技术使得黑客几乎不可能使用别的方式骗过AI打开设备锁。他们的信息安全解决方案，也使得AI软件甚至可以在各种照明条件下正常工作，也不会受到帽子，面部毛发，新发型等面部变化的干扰。
网络安全和AI
维护网络安全包括两个部分，刻画组织的网络拓扑结构，和建立安全规则和政策。这两项工作都要耗费大量时间。但是各种信息安全架构服务正在使用人工智能加速这一过程。
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AI通过学习和观察有助于推测安全政策的网络流量模式来实现这一目的。这不仅节约了时间，而且能够从中获取大量资源用于科技进步和发展。
除此之外，人工智能还可以检测缓冲区上溢。应用向缓冲区输入的数据比平时更多时常常出现这种情况。员工的错误行为是数据泄露的主要原因，对于AI来说，发现并预防这类错误很容易。
除此之外，AI能做的还有很多。比如，当检测到异常时，AI可以阻止未授权的访问或者提前阻止恶意软件。软件公司和安全公司还将继续调整AI以减少探测所用时间，增加探测率，阻止恶意软件传播，增加用户安全性并保护系统。
即使仍然有很大改进空间，但不可否认，它已经带领网络安全行业走向了新未来。
