人工智能在安全防护中的应用

关键要点

公司正在加速利用人工智能AI和机器学习来增强安全产品的效率。恶意攻击者也在利用同样的技术，因此企业需要更先进的工具来应对攻击者日益复杂的技术。2023年，生成式AI被用于创建恶意代码和网络攻击，IT决策者必须找到积极利用这一技术的方式。投资智能DDoS缓解系统是企业保护自己免受自动化攻击的有效策略。

随着信息技术专业人士在安全社区中讨论如何利用人工智能AI来提升产品的智能性和速度，企业正以迅猛的速度使用AI应对安全挑战。根据Forrester的一项最新研究，预计到2030年，企业在生成式AI上的支出将增长36。虽然企业利用AI和机器学习提升安全产品的自动化令人鼓舞，但不可否认的是，恶意行为者也在利用这些技术，组织需要更加有效的工具来跟上攻击者的复杂性。

看看2023年生成式AI的发展。尽管使用生成式AI的大多数人并无恶意，但恶意行为者正在利用它来创建恶意代码、DDoS攻击、网络钓鱼计划和勒索软件。随着生成式AI工具的流行，IT决策者需要考虑如何利用这些工具的优势，以提高组织内安全的效率。最重要的是，他们必须提升所提供的工具，以更好地自动化威胁检测和响应。

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最终，IT组织需要将工作中的某些环节自动化整合到他们的威胁缓解工具中，以便更快速地进行威胁分析理想情况下，能够实时进行分析。综上所述，IT组织现在正是考虑投资新工具以自动化威胁分析的好时机，确保在关键时刻总能领先于那些日益复杂的恶意行为者。

智能DDoS缓解技术以实现最佳防御

过去仅仅通过访问控制列表或黑洞流量来阻挡恶意流量的时代已经一去不复返了。可以有效应对多种类型DDoS攻击如直接路径的体积攻击、地毯式轰炸和状态耗尽攻击的智能DDoS缓解系统，已成为管理更高级别DDoS防御策略的新标准。

由于攻击的多样性和坏分子用于执行和自动化攻击的不断变化的手段，IT管理者需要找到新的方式来缓解这些持续的威胁。建议投资一种自适应DDoS保护方法，该方法结合了智能机器学习算法和动态更新、可操作的DDoS威胁情报。

采取更具适应性的策略时，组织可以利用机器学习进行实时流量分析，对流量进行更深入的检查和分析。这些产品还可以检测零时攻击和攻击向量的变化。一旦检测并分类出攻击，这些产品能够自动识别出最佳的缓解方法，以快速且精准地阻挡特定的攻击。

进一步讲，谈到创建自适应的DDoS防御时，我们指的是实施能够根据软件和人类经验实时识别变化攻击向量的技术和策略。例如，当某一产品检测到攻击时，流量可以即时分析，以提供之前防御方法无法实现的额外反制措施。随着攻击流量特征的变化，这种分析会不断自动更新。这样的深度分析最终将使安全团队能够迅速、有效地采取缓解措施，远远超出他们历史上所拥有的资源。

不幸的是，恶意行为者会继续演变他们的策略以实施新的自动化DDoS攻击，而这些攻击的频率和复杂性也将不断上升。为了始终领先于这些恶意利用，IT组织需要采取更加务实的方法来全面缓解这些不断进化的威胁。这一切的开始是投资智能DDoS缓解系统，这些系统提供可操作