网络安全行业的人工智能炒作泡沫正在缩小吗
发布时间：2022-06-01 09:03:39 所属栏目：安全 来源：互联网
导读：人工智能的采用继续加速，根据凯捷用人工智能重塑网络安全的报告，48%的受访者表示，2020年，人工智能在网络安全领域的预算将平均增长29%。然而，重要的是要注意，潜在的只有少数供应商与RD预算一起投入数十亿或数千亿美元来建立纯粹的人工智能网络安全。 通
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人工智能的采用继续加速，根据凯捷用人工智能重塑网络安全的报告，48%的受访者表示，2020年，人工智能在网络安全领域的预算将平均增长29%。然而，重要的是要注意，潜在的只有少数供应商与R&D预算一起投入数十亿或数千亿美元来建立纯粹的人工智能网络安全。 通常情况下，人们在网络安全中使用的通常不是人工智能，而是机器学习及其相关子领域：有监督、无监督、强化和深度学习。围绕人工智能这个术语的界限已经变得模糊，因此，这项技术已经对人工智能是什么和不是什么以及它能提供什么的期望变得开放。 提前解决这种情况是唯一的解决方法。组织需要首先审核其资源;然后，攻击面和安全目标会倒退，以查看人工智能是否可以发挥作用。如果没有损坏，请勿尝试修复。一旦组织真正了解了造成网络安全头痛的原因以及实现网络安全目标的障碍，便有可能确定哪些技术可以帮助解决该问题。想想标题中带有人工智能的任何内容都将是解决所有安全挑战的良方，这是不现实的。需要准确了解在物质用途中以及在什么用途中使用了人工智能或人工智能的哪个子领域。 至此，最好将人工智能部署在大量的智能攻击可能会让企业业务受损的情况下。还需要正确设置它以确保执行此操作。根据我们的研究，有72%的安全专业人员承认由于资源不足而考虑离开他们的职位。如果是这种情况，安全团队需要的最后一件事就是管理另一项技术。它没有减轻头痛，反而制造了头痛。这一点不容忽视。任何技术投资也必须与时间，资源和人力上的类似投资相匹配，以有效地建立和管理人工智能对策。 机器不仅可以智能启动，而且可以从部署中完美运行，还需要一定程度的基础才能“教导”算法其工作参数。 因此，组织需要建立强大而全面的路线图，以在网络安全中实施人工智能。在机器学习模型的开发阶段，安全团队将需要不断评估、调整和优化。 需求与要求 为此，安全专业人员需要使自己陷入攻击者的视线中，不断地预见其下一步行动并适当地训练其模型。在此阶段，测量偏差、方差和错误率非常重要，以帮助安全团队领先于可疑行为。 （编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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