AI增强组织安全的方式

入侵和内部威胁检测

入侵检测系统旨在检测可疑活动以及攻击信息系统的行为。由于新型攻击的不断发展，传统的基于特征码/规则的方法已不能满足要求。而且编写规则以及实时检测动态威胁变得越来越困难。因此，开发适应性强且灵活的面向安全的方法至关重要。这就是AI发挥作用的地方。

人工智能有助于自动检测，阻止和防御入侵。有了足够的数据，它就可以有效地分析用户的行为，查找模式并识别网络中的正常或异常行为，而无需任何人工干预。它可以发现严重事件，并允许检测内部威胁和可疑活动。

恶意软件检测

通常，新恶意软件是手动创建的，但是其后续变体是自动的，旨在绕过检测系统。在这种情况下，传统的基于特征码的检测恶意软件的方法将无法跟上恶意软件的发展。因此，高效，健壮和可扩展的恶意软件识别框架至关重要。人工智能可用于识别此类恶意软件变体并及时阻止其在网络中传播。

垃圾邮件检测

垃圾邮件占每日电子邮件的85％，最终用户识别这些不请自来的电子邮件变得越来越困难。支持AI的垃圾邮件过滤器可以帮助解决我们的大多数问题。

零日检测

使用传统的安全方法（如防病毒，补丁程序管理等）来检测和预防零日攻击和漏洞是不够的，几乎是不可能的。为了识别此类攻击，我们必须采用主动系统来自动识别异常行为，这只有通过使用AI和机器学习技术才能实现。

代码漏洞检测

AI可以扫描大量代码，并在威胁参与者采取行动之前自动识别潜在漏洞。

优化威胁情报分类

先进的基于AI的自动化软件对于快速优化威胁情报数据，大规模收集和分类是必要的。现在，当这些信息与人类的智力和经验相辅相成时，就可以获得决定性的结果和更好的总体威胁检测率。

诈骗识别

大多数组织使用基于规则的检测系统来识别任何欺诈活动，但是这些系统在检测新活动或适应新欺诈模式方面不是很有效。因此，AI成为欺诈检测和预防所必需的。AI通过采用异常检测技术以及对与预期基准行为的任何偏差的临时标识，可以实时标记并防止欺诈交易。

资产攻击

随着攻击者不断寻找网络中任何不受保护的资产，必须获得组织内所有用户，设备和应用程序的完整而准确的清单。但是，随着资产的不断变化，保持最新的资产库存（如果不是自动化的话）将面临挑战。

安全控制的有效性

安全控制是避免，检测或减少安全风险并保护信息的机密性，完整性和可用性的保障措施。但是，要实现这些目标，了解已实施的安全控制的优缺点至关重要。因此，手动跟踪所有控制措施具有挑战性。因此，可以使用AI来了解安全控制的有效性。

任务自动化

AI可以潜在地使重复的和平凡的任务自动化，以实现高质量的结果。这样，员工就可以专注于增值任务。而且，基于AI的系统可用于自动对安全警报进行优先级排序和响应，识别重复发生的事件并进行补救。