网络安全自动化来了——网络安全也用“机器视觉”

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　　计算机视觉能够快速准确地分析视觉数据，使网络安全系统能够自动识别潜在威胁，并更好地检测和消除复杂的威胁。

　　计算机视觉在网络安全中至关重要，可以通过模式识别和异常识别来增强威胁检测。它能够快速准确地分析视觉数据，使安全系统能够自动识别可能危及网络和敏感信息的潜在威胁，如异常用户行为或恶意软件。

　　在网络威胁不断适应和增加的环境中，自动化至关重要。通过利用计算机视觉进行自动监控，企业可以迅速发现并应对风险。这大大降低了它们面对日益复杂的攻击时的脆弱性。

　　01 网络安全自动化中的计算机视觉

　　计算机视觉使网络安全系统能够非常精确地识别模式和异常情况，因此在威胁检测方面具有重要价值。通过分析用户活动、文件结构和网络流量等可视化数据，可以发现表明存在网络攻击或可疑软件的异常行为。

　　善于利用安全人工智能和自动化的企业可以节省上百万美元，这要归功于这些系统检测和消除威胁的速度和准确性。采用计算机视觉的自动威胁检测能够实现快速、数据驱动的响应，最大限度地减少损失并防止泄露。它为日益数字化的世界提供了重要的保护。

　　计算机视觉在网络安全自动化中的应用，能够帮助企业快速准确地识别各个领域的威胁。以下是它如何增强检测、响应和整体威胁防范能力的一些典型场景。

　　02 监控和物理安全

　　计算机视觉通过分析安全摄像头的录像来实时识别可疑行为，从而实现视频监控的自动化。它利用先进的算法来检测不寻常的动作、模式或物体。来自安全摄像头的数据预计占到世界物联网数据的40%，因此这些庞大的视觉信息成为确定潜在威胁的关键资源。

　　自动化系统可以快速筛选数小时的录像，以识别非法侵入、游荡或未经授权进入的迹象。它们还可以在发生安全漏洞时及时生成警报，以实现即时响应并将潜在损害降至最低。

　　03 生物识别安全系统

　　04 网络钓鱼检测

　　算法通过仔细分析视觉线索（如徽标、品牌和网页布局），来识别电子邮件和网站中的网络钓鱼企图，这些视觉线索通常模仿合法来源。将这些元素与真实网站的已知数据库进行比较，可以发现不一致之处，从而确定可能存在的网络钓鱼骗局。

　　网络钓鱼是2021年影响面最广的网络威胁之一，大约90%的数据泄露都是由其制造，因此这种自动检测至关重要。这些智能系统标记可疑链接和消息，以便对潜在攻击做出即时响应。它们还降低了员工将敏感信息意外暴露给恶意行为者的风险。

　　05 文档和文件的自动分析

　　计算机视觉技术使用复杂的模式识别和数据分析，自动分析可疑文件和文档。这些算法检查文档结构、嵌入图像和视觉签名，以识别可能表征恶意软件或网络钓鱼企图的特征。

　　对文件类型进行分类，识别有害附件等潜在威胁，并标记有风险的文档，以防止其下载或执行。这种自动分类简化了威胁检测，帮助网络安全团队领先于攻击者，并防止恶意文件渗透到公司网络。

　　06 异常检测和入侵检测系统

　　通过将数据转换为算法可以快速分析的视觉模式，计算机视觉可以识别网络流量或用户行为中的异常活动。研究表明，恶意和良性文件的2D可视化可以有效训练基于机器学习的分类器，来检测新实体中的恶意软件。

　　07 利用人工智能技术提高准确性

　　这种漏洞造成了代价高昂的误报或未被发现的入侵风险。不过，将计算机视觉与其它人工智能系统（如异常检测和行为分析）相结合，可以创建一个多层安全框架，最大限度地降低这些风险。这种整合的方法利用互补的人工智能技术来提高准确性，使攻击者更难利用单点故障。

　　由于计算机视觉和人工智能集成的进步，安全自动化的未来具有越来越精细和准确的保护潜力。随着网络安全技术的不断发展，企业可以期望系统将以更高的精度更好地检测和消除复杂的威胁。

　　关键概念：

　　■ 计算机视觉使网络安全系统能够非常精确地识别模式和异常情况。

　　■ 通过将数据转换为算法可以快速分析的视觉模式，计算机视觉可以识别网络流量或用户行为中的异常活动。

　　思考一下：

　　计算机视觉和AI集成的进步如何助力网络安全？

图说工控