AI 人工智慧 x ML機器學習 如何讓網路更安全

以機器學習（ML，Machine Learning）作為人工智慧（AI，Artificial Intelligence）系統發展的核心，透過彼此的結合，將能讓系統變得更加智能、適應性更強，並能處理更複雜的工作。這些技術的興起為網路安全帶來重大影響，使我們能夠更快速地偵測威脅、自動化應對事件，並提供更優越的惡意攻擊防護。

近期，AI已經為英國經濟貢獻超過30億英鎊，全球預測人工智慧在網路安全市場的年複合成長率（CAGR）將達到21.63%。預計到2029年，將為市場創造超過790億美元的商機。透過AI和ML技術的運用，可以協助組織在資安面向獲得顯著強化，特別是在以下幾個領域：

資安防禦（Defensive Security）

AI與傳統系統不同之處在於其能夠偵測並分析大量數據，以辨識可能表明網路威脅的異常情況。這些以AI為基礎的安全系統，使用機器學習演算法來辨識惡意活動，例如網路釣魚或未被識別的惡意軟體，並即時通知資安團隊與系統，以便快速應對減輕威脅。在面對網路威脅時，可能會需要緊急關閉整個系統，而此時，安全團隊就能有足夠的時間來修復問題，必免資料外洩或網路受損。

漏洞預測 （Vulnerability Prediction）

透過AI和ML技術的運用，漏洞預測系統能偵測潛在的安全漏洞，並根據風險程度進行優先排序。與能即時追蹤來源和情報的資安防禦不同在於，漏洞預測系統能在漏洞發生前，就能先了解這些弱點。

一些平台如HackerOne，會主動通報資安研究員有關特定系統中的漏洞。這些平台透過持續收集和分析提交的報告，能夠識別不同賞金計畫中資產間的相似性，以及可能存在相同漏洞的情況。透過辨識這些資產，研究人員能夠輕鬆地證明在不同計畫中存在的漏洞，使企業能夠主動應對潛在攻擊並強化其系統的防禦功能。這些系統已被證明在揭露長期未被發現的潛在漏洞方面非常有效，同時也是展示攻擊者如何運用AI的有趣應用案例。

事件回應 （Incident Response）

透過運用AI和ML技術，事件回應團隊能夠提升其資安事件的偵測、應對和復原效率。這些工具可以自動化事件的初步處理流程，根據潛在影響和緊急程度將事件資料進行分類和排序。這有助資安團隊專注處理關鍵事件，並有效分配資源。此外，也能針對某些事件自動做出回應，如隔離受影響的系統或封鎖惡意流量，以降低人為錯誤的風險，並縮短對其他事件的回應時間。

我們需要了解隨著資安團隊持續地精進，網路犯罪手法也會不斷推陳出新。企業組織必須持續不斷地更新優化AI系統，才能讓網路變得更加智慧與安全，隨時保持領先地位。