2021年人工智能在网络安全方面的发展趋势

简介: 人们需要了解网络安全在2021年的发展趋势,以及企业如何保护其关键数据免受黑客和其他网络攻击者的网络攻击。人工智能在打击数据泄露和恶意软件分发方面发挥着越来越重要的作用。

研究表明,人工智能技术在阻止网络安全威胁和数据泄露方面至关重要。而人工智能处于数字革命的最前沿,人工智能改变人们工作和生活的重要方式之一是网络安全。人工智能可以加强网络安全,但也带来了挑战,因为道德黑客和黑帽黑客都在采用人工智能技术。


人们需要了解网络安全在2021年的发展趋势,以及企业如何保护其关键数据免受黑客和其他网络攻击者的网络攻击。人工智能在打击数据泄露和恶意软件分发方面发挥着越来越重要的作用。


疫情蔓延、出行封锁、企业破产、公司裁员以及网络攻击是今年爆发的一些危机。不幸的是,人们在2020年目睹了许多悲剧。由于发生疫情危机,越来越多的员工在家远程工作,这导致了许多问题。他们开始认识到人工智能对于解决这些挑战将变得更加重要。


随着越来越多的人转向远程工作,并且黑客使用人工智能技术进行网络攻击,他们比以往任何时候都更容易受到网络威胁的攻击。2021年即将到来,而网络安全问题的数量将在未来一年继续增长。


2020年及未来一年人工智能在网络安全方面的趋势


以下将讨论一些重要的网络安全趋势,在2021年,不同行业的组织都不应忽视这些趋势。网络安全专家已经开始使用人工智能来应对日益增长的数据泄露威胁。根据一项民意调查,在大多数行业中,60%以上的企业使用人工智能来应对这些风险。


然而,网络安全领域还有其他人工智能趋势值得讨论。这些人工智能网络安全趋势包括以下内容:


远程工作将成为一种新常态,新的人工智能工具可以产生漏洞


在疫情发生之前,很多企业关注和采用了使远程工作更可行的人工智能工具。这些工具提供了许多简化工作的机会,但是它们也带来了一些安全风险。


不可否认的是,一些企业已经开始实施在家工作的政策,以确保其在全球范围内的业务正常运营。随着人们不再使用企业防火墙和其他安全系统来保护其关键数据,在网络安全方面的挑战也有所增加。


在这种情况下,企业应该寻求增强的网络安全工具,以帮助保护所有业务通信,其中包括远程访问时的敏感企业数据。


因此,他们将需要使用VPN来保护其远程工作人员免受不同的网络攻击,例如黑客攻击、数据盗窃、网络钓鱼等。VPN在公共互联网上创建安全且端对端的加密连接。


此外,它通过用户选择的备用IP地址(如英国、美国、澳大利亚、德国和其他国家)隐藏用户实际的IP地址。因此,他们可以从任何地方伪造自己的在线位置,并保护他们的在线任务和商业数据免受黑客和其他网络犯罪分子的攻击。


因此,企业可以选择NordVPN(一个可能性能最高的VPN服务)来确保远程员工的安全。如果他们不知道如何免费获得NordVPN,则可以尝试其免费试用功能。


这样,企业可以保持其网络安全,并保护其远程工作者免受各种网络风险的影响。


随着越来越多的黑客使用人工智能武器攻击目标,数据泄露事件持续上升


令人惊讶的是,数据泄露是企业关注的另一个领域,因为每个数据泄露事件将导致企业造成的平均损失为386万美元。不幸的是,这种危险的趋势预计将在2021年持续。与向员工提供有限数据访问的企业相比,不允许对其重要数据进行有限访问的企业将更容易遭遇数据泄露事件。


而网络攻击变得越来越普遍的原因之一是,黑客正在使用更复杂的人工智能工具进行编排。网络安全专家需要意识到这些风险,并采用更有效的人工智能工具来阻止它们。


端点管理


端点管理是企业执行详细的过程,这些过程允许他们检测、部署、故障排除和更新其端点设备。从企业的角度来看,管理端点至关重要,因为网络犯罪分子可以利用这些端点访问企业的网络。


当企业开始执行端点管理过程时,他们可以保护其远程员工。而且,它们可以在一定程度上实现供应和法规遵从的自动化。


网络钓鱼攻击将在2021年增加


电子邮件钓鱼攻击会极大地损害远程工作员工的隐私。因此,企业需要为其员工提供基本的网络安全培训,以防止他们点击可疑的电子邮件链接。如果他们不了解网络钓鱼攻击的严重性,则很有可能最终会破坏其重要数据。除了网络钓鱼攻击之外,远程工作的员工还应执行其他步骤,以确保其在线完成任务。


这些步骤可能是使用强密码或复杂密码、实施两因素身份验证,在其工作设备上安装防病毒软件等等。


人工智能的发展


人工智能(AI)的概念将在2021年发展。就人工智能的概念而言,它将机器学习和人类创造力结合起来,为企业提供实用的解决方案。


与其相反,人工智能确实具有企业需要意识到的负面影响。需要考虑这种后果,例如隐私信息泄露,以及对自动化系统和机器人缺乏控制等。


在这种情况下,负责任的人工智能(AI)的作用就派上了用场。这是因为它确保了与组织价值观、用户需求、社会规范相关联的人工智能技术的透明和实际使用。


除此之外,负责任的人工智能(AI)可帮助企业根据基本原理和批判性思维做出决策。此外,它还可以防止企业使用具有偏见的数据来影响用户的信任和隐私。


如果企业能够理解负责任的人工智能(AI)的真正潜力,则他们就能全面克服各种安全风险,如隐私丢失、对机器人控制不足等。


人工智能在未来一年的网络安全趋势中扮演着重要角色


人工智能对于网络安全来说是一把双刃剑。综上所述,企业需要开发强大的IT基础设施和人工智能防御系统,以应对2021年即将到来的网络安全挑战。除了IT基础设施之外,企业应该对远程员工进行在线安全教育,其中包括保护其重要数据。


同样,他们应该知道在远程工作时如何保护企业的数字资产。预计以上所述的网络安全攻击数量都将上升。因此,只有那些遵循或应用有效的网络安全措施以应对互联网上的各种网络安全问题的企业才能更好地生存。


相关文章
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
不断发展的AI监管如何影响网络安全
了解不断变化的法规是应对人工智能风险的关键。这对网络安全领导者意味着什么。 随着人工智能法规不断发展,目前唯一真正确定的是,美国和欧盟将在制定标准方面发挥关键作用。快速的变化意味着我们肯定会看到法规、原则和指南的变化。无论是自主武器还是自动驾驶汽车,网络安全都将在解决这些挑战的方式中发挥核心作用。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
未来的守护神:AI驱动的网络安全之盾,如何用智慧的光芒驱散网络黑暗势力?揭秘高科技防御系统背后的惊天秘密!
【10月更文挑战第3天】随着网络技术的发展,网络安全问题日益严峻,传统防御手段已显不足。本文探讨了构建AI驱动的自适应网络安全防御系统的必要性及其关键环节:数据采集、行为分析、威胁识别、响应决策和执行。通过Python库(如scapy、scikit-learn和TensorFlow)的应用实例,展示了如何利用AI技术提升网络安全防护水平。这种系统能够实时监控、智能分析并自动化响应,显著提高防护效率与准确性,为数字世界提供更强大的安全保障。
62 2
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
AI与网络安全:防御黑客的新武器
在数字化时代,网络安全面临巨大挑战。本文探讨了人工智能(AI)在网络安全中的应用,包括威胁识别、自动化防御、漏洞发现和预测分析,展示了AI如何提升防御效率和准确性,成为对抗网络威胁的强大工具。
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
58 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
人工智能与机器学习在网络安全中的应用
人工智能与机器学习在网络安全中的应用
42 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
网络安全中的人工智能
网络安全中的人工智能
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据建模
计算机前沿技术-人工智能算法-生成对抗网络-算法原理及应用实践
计算机前沿技术-人工智能算法-生成对抗网络-算法原理及应用实践
31 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
利用AI技术优化网络安全
【10月更文挑战第4天】随着人工智能(AI)的飞速发展,其在网络安全领域的应用也日益广泛。本文将探讨如何利用AI技术提升网络安全防护能力,包括机器学习、深度学习等方法在识别和防御网络攻击方面的应用。同时,文章还将分析AI技术在网络安全领域面临的挑战和未来发展趋势。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【人工智能】人工智能的历史发展与机器学习和神经网络
【人工智能】人工智能的历史发展与机器学习和神经网络
64 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【眼疾病识别】图像识别+深度学习技术+人工智能+卷积神经网络算法+计算机课设+Python+TensorFlow
眼疾识别系统,使用Python作为主要编程语言进行开发,基于深度学习等技术使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法,通过对眼疾图片4种数据集进行训练('白内障', '糖尿病性视网膜病变', '青光眼', '正常'),最终得到一个识别精确度较高的模型。然后使用Django框架开发Web网页端可视化操作界面,实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。
87 9
【眼疾病识别】图像识别+深度学习技术+人工智能+卷积神经网络算法+计算机课设+Python+TensorFlow