圖片來源：CEChina
作者 | Zac Amos
計算機視覺能夠快速準確地分析視覺數(shù)據(jù)，使網(wǎng)絡安全系統(tǒng)能夠自動識別潛在威脅，并更好地檢測和消除復雜的威脅。
計算機視覺在網(wǎng)絡安全中至關重要，可以通過模式識別和異常識別來增強威脅檢測。它能夠快速準確地分析視覺數(shù)據(jù)，使安全系統(tǒng)能夠自動識別可能危及網(wǎng)絡和敏感信息的潛在威脅，如異常用戶行為或惡意軟件。
在網(wǎng)絡威脅不斷適應和增加的環(huán)境中，自動化至關重要。通過利用計算機視覺進行自動監(jiān)控，企業(yè)可以迅速發(fā)現(xiàn)并應對風險。這大大降低了它們面對日益復雜的攻擊時的脆弱性。
01、網(wǎng)絡安全自動化中的計算機視覺
計算機視覺使網(wǎng)絡安全系統(tǒng)能夠非常精確地識別模式和異常情況，因此在威脅檢測方面具有重要價值。通過分析用戶活動、文件結構和網(wǎng)絡流量等可視化數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)表明存在網(wǎng)絡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化的企業(yè)可以節(jié)省上百萬美元，這要歸功于這些系統(tǒng)檢測和消除威脅的速度和準確性。采用計算機視覺的自動威脅檢測能夠實現(xiàn)快速、數(shù)據(jù)驅動的響應，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。
計算機視覺在網(wǎng)絡安全自動化中的應用，能夠幫助企業(yè)快速準確地識別各個領域的威脅。以下是它如何增強檢測、響應和整體威脅防范能力的一些典型場景。
02、監(jiān)控和物理安全
計算機視覺通過分析安全攝像頭的錄像來實時識別可疑行為，從而實現(xiàn)視頻監(jiān)控的自動化。它利用先進的算法來檢測不尋常的動作、模式或物體。來自安全攝像頭的數(shù)據(jù)預計占到世界物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的40%，因此這些龐大的視覺信息成為確定潛在威脅的關鍵資源。
自動化系統(tǒng)可以快速篩選數(shù)小時的錄像，以識別非法侵入、游蕩或未經(jīng)授權進入的跡象。它們還可以在發(fā)生安全漏洞時及時生成警報，以實現(xiàn)即時響應并將潛在損害降至最低。
03、生物識別安全系統(tǒng)
面部識別和其它生物識別系統(tǒng)能以無與倫比的精度和速度自動驗證用戶身份。這些系統(tǒng)可以通過分析獨特的物理特征，如面部模式、指紋和虹膜掃描等，快速驗證身份。這樣可以確保只有經(jīng)過授權的人才能訪問敏感信息或安全位置。
這種高精度和高效率，使計算機視覺在防止未經(jīng)授權的訪問方面至關重要。它消除了與密碼等傳統(tǒng)方法相關的漏洞。生物識別身份驗證強化了安全協(xié)議并簡化訪問，從而可以提供無縫、安全的用戶體驗。
04、網(wǎng)絡釣魚檢測
算法通過仔細分析視覺線索(如徽標、品牌和網(wǎng)頁布局)，來識別電子郵件和網(wǎng)站中的網(wǎng)絡釣魚企圖，這些視覺線索通常模仿合法來源。將這些元素與真實網(wǎng)站的已知數(shù)據(jù)庫進行比較，可以發(fā)現(xiàn)不一致之處，從而確定可能存在的網(wǎng)絡釣魚騙局。
網(wǎng)絡釣魚是2021年影響面最廣的網(wǎng)絡威脅之一，大約90%的數(shù)據(jù)泄露都是由其制造，因此這種自動檢測至關重要。這些智能系統(tǒng)標記可疑鏈接和消息，以便對潛在攻擊做出即時響應。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險。
05、文檔和文件的自動分析
計算機視覺技術使用復雜的模式識別和數(shù)據(jù)分析，自動分析可疑文件和文檔。這些算法檢查文檔結構、嵌入圖像和視覺簽名，以識別可能表征惡意軟件或網(wǎng)絡釣魚企圖的特征。
對文件類型進行分類，識別有害附件等潛在威脅，并標記有風險的文檔，以防止其下載或執(zhí)行。這種自動分類簡化了威脅檢測，幫助網(wǎng)絡安全團隊領先于攻擊者，并防止惡意文件滲透到公司網(wǎng)絡。
06、異常檢測和入侵檢測系統(tǒng)
通過將數(shù)據(jù)轉換為算法可以快速分析的視覺模式，計算機視覺可以識別網(wǎng)絡流量或用戶行為中的異?；顒?。研究表明，惡意和良性文件的2D可視化可以有效訓練基于機器學習的分類器，來檢測新實體中的惡意軟件。
這些分類器通過將網(wǎng)絡流量和用戶活動日志作為視覺表示進行處理，來區(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)絡流量中的異常，檢測不尋常的日志模式，并識別獨特的惡意軟件簽名。它可確保企業(yè)在造成重大損失之前識別新出現(xiàn)的威脅。
07、利用人工智能技術提高準確性
由于依賴于在特定數(shù)據(jù)集上訓練的數(shù)學算法，計算機視覺系統(tǒng)面臨誤報和對抗性攻擊等挑戰(zhàn)。通過巧妙地改變對象的外觀或操縱計算機視覺軟件的某個方面, 惡意行為者就可以利用這些漏洞。這種做法誘使系統(tǒng)將合法活動錯誤地歸類為威脅，反之亦然。
這種漏洞造成了代價高昂的誤報或未被發(fā)現(xiàn)的入侵風險。不過，將計算機視覺與其它人工智能系統(tǒng)(如異常檢測和行為分析)相結合，可以創(chuàng)建一個多層安全框架，最大限度地降低這些風險。這種整合的方法利用互補的人工智能技術來提高準確性，使攻擊者更難利用單點故障。
由于計算機視覺和人工智能集成的進步，安全自動化的未來具有越來越精細和準確的保護潛力。隨著網(wǎng)絡安全技術的不斷發(fā)展，企業(yè)可以期望系統(tǒng)將以更高的精度更好地檢測和消除復雜的威脅。
關鍵概念：
■ 計算機視覺使網(wǎng)絡安全系統(tǒng)能夠非常精確地識別模式和異常情況。
■ 通過將數(shù)據(jù)轉換為算法可以快速分析的視覺模式，計算機視覺可以識別網(wǎng)絡流量或用戶行為中的異?；顒?。
思考一下：
計算機視覺和AI集成的進步如何助力網(wǎng)絡安全?
▲本文來自于控制工程中文版雜志(CONTROL ENGINEERING China)2024年7月刊《技術文章》欄目：計算機視覺在網(wǎng)絡安全自動化中的作用
文章來源：控制工程中文版
