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作者 | Zac Amos
計(jì)算機(jī)視覺(jué)能夠快速準(zhǔn)確地分析視覺(jué)數(shù)據(jù)，使網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別潛在威脅，并更好地檢測(cè)和消除復(fù)雜的威脅。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)在網(wǎng)絡(luò)安全中至關(guān)重要，可以通過(guò)模式識(shí)別和異常識(shí)別來(lái)增強(qiáng)威脅檢測(cè)。它能夠快速準(zhǔn)確地分析視覺(jué)數(shù)據(jù)，使安全系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別可能危及網(wǎng)絡(luò)和敏感信息的潛在威脅，如異常用戶(hù)行為或惡意軟件。
在網(wǎng)絡(luò)威脅不斷適應(yīng)和增加的環(huán)境中，自動(dòng)化至關(guān)重要。通過(guò)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)控，企業(yè)可以迅速發(fā)現(xiàn)并應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)。這大大降低了它們面對(duì)日益復(fù)雜的攻擊時(shí)的脆弱性。
01、網(wǎng)絡(luò)安全自動(dòng)化中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)
計(jì)算機(jī)視覺(jué)使網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)能夠非常精確地識(shí)別模式和異常情況，因此在威脅檢測(cè)方面具有重要價(jià)值。通過(guò)分析用戶(hù)活動(dòng)、文件結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)流量等可視化數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)表明存在網(wǎng)絡(luò)攻擊或可疑軟件的異常行為。
善于利用安全人工智能和自動(dòng)化的企業(yè)可以節(jié)省上百萬(wàn)美元，這要?dú)w功于這些系統(tǒng)檢測(cè)和消除威脅的速度和準(zhǔn)確性。采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)的自動(dòng)威脅檢測(cè)能夠?qū)崿F(xiàn)快速、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的響應(yīng)，最大限度地減少損失并防止泄露。它為日益數(shù)字化的世界提供了重要的保護(hù)。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)在網(wǎng)絡(luò)安全自動(dòng)化中的應(yīng)用，能夠幫助企業(yè)快速準(zhǔn)確地識(shí)別各個(gè)領(lǐng)域的威脅。以下是它如何增強(qiáng)檢測(cè)、響應(yīng)和整體威脅防范能力的一些典型場(chǎng)景。
02、監(jiān)控和物理安全
計(jì)算機(jī)視覺(jué)通過(guò)分析安全攝像頭的錄像來(lái)實(shí)時(shí)識(shí)別可疑行為，從而實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控的自動(dòng)化。它利用先進(jìn)的算法來(lái)檢測(cè)不尋常的動(dòng)作、模式或物體。來(lái)自安全攝像頭的數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)占到世界物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的40%，因此這些龐大的視覺(jué)信息成為確定潛在威脅的關(guān)鍵資源。
自動(dòng)化系統(tǒng)可以快速篩選數(shù)小時(shí)的錄像，以識(shí)別非法侵入、游蕩或未經(jīng)授權(quán)進(jìn)入的跡象。它們還可以在發(fā)生安全漏洞時(shí)及時(shí)生成警報(bào)，以實(shí)現(xiàn)即時(shí)響應(yīng)并將潛在損害降至最低。
03、生物識(shí)別安全系統(tǒng)
面部識(shí)別和其它生物識(shí)別系統(tǒng)能以無(wú)與倫比的精度和速度自動(dòng)驗(yàn)證用戶(hù)身份。這些系統(tǒng)可以通過(guò)分析獨(dú)特的物理特征，如面部模式、指紋和虹膜掃描等，快速驗(yàn)證身份。這樣可以確保只有經(jīng)過(guò)授權(quán)的人才能訪問(wèn)敏感信息或安全位置。
這種高精度和高效率，使計(jì)算機(jī)視覺(jué)在防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)方面至關(guān)重要。它消除了與密碼等傳統(tǒng)方法相關(guān)的漏洞。生物識(shí)別身份驗(yàn)證強(qiáng)化了安全協(xié)議并簡(jiǎn)化訪問(wèn)，從而可以提供無(wú)縫、安全的用戶(hù)體驗(yàn)。
04、網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)檢測(cè)
算法通過(guò)仔細(xì)分析視覺(jué)線索(如徽標(biāo)、品牌和網(wǎng)頁(yè)布局)，來(lái)識(shí)別電子郵件和網(wǎng)站中的網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)企圖，這些視覺(jué)線索通常模仿合法來(lái)源。將這些元素與真實(shí)網(wǎng)站的已知數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較，可以發(fā)現(xiàn)不一致之處，從而確定可能存在的網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)騙局。
網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)是2021年影響面最廣的網(wǎng)絡(luò)威脅之一，大約90%的數(shù)據(jù)泄露都是由其制造，因此這種自動(dòng)檢測(cè)至關(guān)重要。這些智能系統(tǒng)標(biāo)記可疑鏈接和消息，以便對(duì)潛在攻擊做出即時(shí)響應(yīng)。它們還降低了員工將敏感信息意外暴露給惡意行為者的風(fēng)險(xiǎn)。
05、文檔和文件的自動(dòng)分析
計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)使用復(fù)雜的模式識(shí)別和數(shù)據(jù)分析，自動(dòng)分析可疑文件和文檔。這些算法檢查文檔結(jié)構(gòu)、嵌入圖像和視覺(jué)簽名，以識(shí)別可能表征惡意軟件或網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)企圖的特征。
對(duì)文件類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)，識(shí)別有害附件等潛在威脅，并標(biāo)記有風(fēng)險(xiǎn)的文檔，以防止其下載或執(zhí)行。這種自動(dòng)分類(lèi)簡(jiǎn)化了威脅檢測(cè)，幫助網(wǎng)絡(luò)安全團(tuán)隊(duì)領(lǐng)先于攻擊者，并防止惡意文件滲透到公司網(wǎng)絡(luò)。
06、異常檢測(cè)和入侵檢測(cè)系統(tǒng)
通過(guò)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為算法可以快速分析的視覺(jué)模式，計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以識(shí)別網(wǎng)絡(luò)流量或用戶(hù)行為中的異?；顒?dòng)。研究表明，惡意和良性文件的2D可視化可以有效訓(xùn)練基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi)器，來(lái)檢測(cè)新實(shí)體中的惡意軟件。
這些分類(lèi)器通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)流量和用戶(hù)活動(dòng)日志作為視覺(jué)表示進(jìn)行處理，來(lái)區(qū)分正常模式和可疑模式。它有助于揭示潛在威脅的微妙跡象。此外，圖像處理可以凸顯網(wǎng)絡(luò)流量中的異常，檢測(cè)不尋常的日志模式，并識(shí)別獨(dú)特的惡意軟件簽名。它可確保企業(yè)在造成重大損失之前識(shí)別新出現(xiàn)的威脅。
07、利用人工智能技術(shù)提高準(zhǔn)確性
由于依賴(lài)于在特定數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的數(shù)學(xué)算法，計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)面臨誤報(bào)和對(duì)抗性攻擊等挑戰(zhàn)。通過(guò)巧妙地改變對(duì)象的外觀或操縱計(jì)算機(jī)視覺(jué)軟件的某個(gè)方面, 惡意行為者就可以利用這些漏洞。這種做法誘使系統(tǒng)將合法活動(dòng)錯(cuò)誤地歸類(lèi)為威脅，反之亦然。
這種漏洞造成了代價(jià)高昂的誤報(bào)或未被發(fā)現(xiàn)的入侵風(fēng)險(xiǎn)。不過(guò)，將計(jì)算機(jī)視覺(jué)與其它人工智能系統(tǒng)(如異常檢測(cè)和行為分析)相結(jié)合，可以創(chuàng)建一個(gè)多層安全框架，最大限度地降低這些風(fēng)險(xiǎn)。這種整合的方法利用互補(bǔ)的人工智能技術(shù)來(lái)提高準(zhǔn)確性，使攻擊者更難利用單點(diǎn)故障。
由于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能集成的進(jìn)步，安全自動(dòng)化的未來(lái)具有越來(lái)越精細(xì)和準(zhǔn)確的保護(hù)潛力。隨著網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的不斷發(fā)展，企業(yè)可以期望系統(tǒng)將以更高的精度更好地檢測(cè)和消除復(fù)雜的威脅。
關(guān)鍵概念：
■ 計(jì)算機(jī)視覺(jué)使網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)能夠非常精確地識(shí)別模式和異常情況。
■ 通過(guò)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為算法可以快速分析的視覺(jué)模式，計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以識(shí)別網(wǎng)絡(luò)流量或用戶(hù)行為中的異?；顒?dòng)。
思考一下：
計(jì)算機(jī)視覺(jué)和AI集成的進(jìn)步如何助力網(wǎng)絡(luò)安全?
▲本文來(lái)自于控制工程中文版雜志(CONTROL ENGINEERING China)2024年7月刊《技術(shù)文章》欄目：計(jì)算機(jī)視覺(jué)在網(wǎng)絡(luò)安全自動(dòng)化中的作用
文章來(lái)源：控制工程中文版
