18、人工智能在网络安全中的应用与研究进展

人工智能在网络安全中的应用与研究进展

1. 多语言网络威胁情报与蜜罐技术

在网络安全领域，多语言网络威胁情报（CTI）的需求源于互联网对翻译CTI来源以得出可靠结论的需求。由于第三方翻译引擎缺乏计算机科学（CS）术语，且隐私和保密政策不足，因此开发非英语语言的CTI工具显得尤为重要。

AI驱动的蜜罐可以研究攻击者（CAs）的策略和行为，以扩展和准备CS系统应对攻击。例如，蜜罐可以依靠机器学习（ML）来预测CA的概率，利用众多蜜罐的数据仓库（DW）或数据站点，尽早排除影响深远的安全事件。将ML与基于蜜网的检测相结合，可以标记伪装成物联网设备的潜在僵尸网络。早期预警入侵检测系统（IDS）可以应用带有蜜罐和暗网的分布式网络进行数据收集。

2. 响应功能（RF）

响应功能（RF）为管理和限制潜在CS事件的影响创建了路线图。它是事件管理中的第一道防线，并为未来制定缓解策略。该功能包括以下几个方面：
- 响应规划 ：规划在事件发生期间和之后采取的有效行动，以限制其范围和影响。这包括定义应急计划，捕捉各种CA场景并采取适当的响应行动，同时结合其他事件响应的经验来修订计划。AI可以通过启动动态案例监督工具来自动化响应规划，记录、执行和更新应急计划。动态案例管理利用处理先前安全漏洞的技术，在事件发生前记录各种攻击场景并建议相关反应措施。
- 通信 ：该活动有助于协调利益相关者在网络安全事件（CTinc）期间和之后的通信，包括安全分析师之间的协作支持以及跨部门CTI的参与。AI可以通过以下两个用例提供帮助：
- 自动责任分配（ARA）