使用人工智能和机器学习防止网络盗窃的 6 种方法

已发表: 2022-09-23

物联网和人工智能为几乎所有行业的企业带来了无数好处。从简化的供应链到制造流程，人工智能和物联网为几乎所有组织需求提供解决方案。

然而，这些技术也带来了以前不存在的新网络安全风险，因为现在有如此多的设备连接到互联网。网络盗窃的风险是组织对实施人工智能和物联网解决方案的主要担忧之一。

这些技术引入了更多黑客可以远程访问的设备以及可以被操纵以直接或间接窃取信息或金钱的软件。

我们将探讨人工智能和机器学习带来的一些威胁，以及您可以使用的五种策略来降低您的组织使用这些技术的网络盗窃风险。所以让我们开始吧！

当您可以预测未来的攻击时，您也可以阻止它们。当您可以预测随后的潜在攻击时，您可以为您的安全团队提供足够的信息来防御它们。您可以通过三种方式使用 AI 和 ML 预测潜在攻击：

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生物特征认证是一种使用个人身体特征（如指纹、面部或声音）进行识别和验证的身份识别。在大多数情况下，生物识别身份验证使用传感器收集数据，如指纹或视网膜扫描，然后使用软件创建唯一标识符。

生物识别身份验证是防止网络盗窃的好方法，因为它不需要使用可能被遗忘或被盗的令牌或 PIN。然而，生物特征认证并不是万无一失的，攻击者可以使用假指纹或语音模仿来破坏。

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实时检测和响应可以实时检测攻击并通过自动修复进行响应。您可以通过三种方式使用实时检测和响应来防止网络盗窃。

早期异常检测：早期异常检测是一种分析驱动的方法，用于在异常事件成为安全威胁之前对其进行识别。早期异常检测可以通过识别表明潜在攻击的网络行为来帮助您防止网络盗窃。
实时威胁分析：这种方法依赖于安全信息和事件管理 (SIEM) 平台来识别威胁。实时威胁分析可以通过识别网络上的威胁来帮助您防止网络盗窃。
实时数据发现：这种方法依赖于数据挖掘、机器学习和图形分析来帮助您发现可能表明网络攻击的数据模式。

海量数据扫描是一种分析大量数据以识别潜在威胁的方法。为了防止网络盗窃，您可以使用 AI 海量数据扫描来查找系统上的恶意文件，例如病毒或勒索软件。

您可以使用数据扫描来查找可疑代码，例如可能是僵尸网络一部分的代码或与可疑域通信的系统。数据扫描还可以在您的系统上查找敏感数据，例如未加密的信用卡号。

如果您发现恶意或敏感数据，您可以将其隔离或从系统中删除，以防止进一步损坏。

区块链是一种分布式账本，用于记录交易和资产，例如不可变和可审计的合同。区块链技术通常与使用该技术来跟踪和保护其交易的加密货币相关联，例如比特币和以太坊。

它还用于其他行业，例如医疗保健和航空。区块链技术提供了一种强大且安全的方式来存储和共享数据。这导致了人工智能驱动的机器学习平台的发展，该平台使用区块链技术在用户之间安全地存储和共享数据。

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这些人工智能驱动的平台使用去中心化网络将数据分布在多个节点上，以确保数据安全且不存储在一个中央服务器上。数据也被加密以防止恶意攻击。

基于机器学习的漏洞扫描程序是一种人工智能驱动的安全工具，可以分析您的系统是否存在漏洞，例如不安全的网络端口或弱密码策略，并建议纠正措施。

漏洞扫描程序对于任何安全策略都至关重要，因为它可以帮助您在问题成为安全威胁之前识别和修复问题。漏洞扫描程序可以通过识别系统中的漏洞并提供有关如何修复它们的建议来防止网络盗窃。

它还可用于识别您的数据是否存在风险，如果存在风险，它可以推荐保护数据的方法。漏洞扫描程序还可以识别数据中的威胁，例如恶意 URL。如果漏洞扫描程序在您的数据中发现威胁，它可以提供修复它们的建议。例如，它可以提供一个规则来阻止恶意 URL 进入您的网络。

结论

不可否认，网络犯罪正在上升。随着越来越多的企业采用该技术，攻击的数量和它们造成的损害规模继续升级。然而，人工智能和机器学习通过在异常行为模式成为安全威胁之前检测到它来帮助对抗这种威胁。