人工智能 (AI) 如何阻止网络犯罪分子

较新的 AI 算法非常擅长分析数据流量、访问和传输，以及检测数据趋势中的异常值或异常情况。以下是人工智能可以预防和减轻网络犯罪造成的损害的一些方法。

世界面临着现代网络犯罪前所未有的威胁。随着越来越多的经济和个人生活继续在线迁移，越来越难以追踪的复杂的、分散在全球的参与者发现自己手上有了大笔财富。

对于网络犯罪分子来说，大流行是一个特别富有成效的时期，他们利用恐惧、困惑和在线活动的大量增加，随时随地进行黑客攻击和窃取。

当您考虑到人工智能 (AI) 日益复杂时，网络犯罪是对人类文明最严重的威胁之一。幸运的是，即使不能完全停止，也可以利用这些相同的技术来减缓坏人的速度。以下是人工智能可以预防和减轻网络犯罪造成的损害的一些方法。 

打击攻击

较新的 AI 算法非常擅长分析数据流量、访问和传输，以及检测数据趋势中的异常值或异常情况。如果发现了一些奇怪的东西，人工智能程序可以深入研究数据，看看系统是否存在一个或多个安全漏洞。AI 的创造者还能够更好地利用 AI模型管理来掌握不断变化的威胁并产生更多最新的响应。 

称为监督学习的过程是人工智能用于预防网络攻击的另一种方式。该算法被赋予一组输入和输出，它通过根据它看到或期望看到的数据做出决策来“学习”随着时间的推移检测风险。例如，监督学习可用于检测伪装成良性代码的复杂恶意软件。 

随着时间的推移和许多（成百上千）不同的实例，我们用来检测和根除恶意软件的人工智能变得越来越先进，并且能够更好地识别和抢占潜在的破坏性攻击。然而，人工智能必须与目前用于创建和实施网络攻击的人工智能同步发展。 

简化网络安全运营 

除了用于防止网络犯罪外，人工智能还在世界各地被用于简化流程并减轻公司网络安全团队的压力。在越来越多的和复杂的网络攻击具有IT安全人员疲惫不堪。由于机器学习是一种高度可扩展的技术，因此经常用于协助 IT 安全人员监控、检测和消除风险。 

人工智能在辅以人类的努力时，可用于填补公司网络安全工作量的空白。这一点很重要，因为网络犯罪变得越来越先进，需要更复杂甚至更多的 IT 和网络安全专业人员来处理。由于目前缺乏网络安全人才，这变得更加紧迫，这使得本已紧张的团队在面对老练的犯罪分子时更加处于劣势。 

模拟

人工智能还被用于帮助模拟对网络的攻击，以便网络安全团队更好地了解他们的主要漏洞在哪里以及在发生这些攻击时如何响应。人工智能已经擅长描绘威胁行为者如何通过网络横向移动寻找弱点。

企业网络防御者和研究人员通过在网络上创建各种节点并识别哪些服务正在运行、存在哪些漏洞以及在创建攻击模拟时采取了哪些类型的安全措施来做到这一点。

在攻击场景中，模拟威胁参与者的自动化代理被部署为在尝试接管节点时执行随机行为。这些模拟对于基础设施和运输等关键部门的保护尤为重要。 

通过利用这些植入的漏洞，模拟攻击者希望获得对网络部分的控制。当模拟攻击者在网络上移动时，防御代理会监视网络流量以检测攻击者的存在并遏制攻击。模拟和游戏化学习和测试是我们对付日益复杂和狡猾的网络犯罪分子的一些最佳武器，他们正在利用和修改人工智能来达到他们的目的。 

结论

未来几十年将在很大程度上由人工智能的进步来定义，至少在技术方面是这样。像任何新技术一样，它会被恶意行为者利用，试图使窃取、勒索和造成损害更容易、更难追踪、更难以打击。

然而，人工智能也将同步发展并帮助网络安全专业人员，即使是普通人在日常网络安全中使用的现成程序也更有可能挫败犯罪分子。