网络安全自动化来了——网络安全也用“机器视觉”

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

面部识别和其它生物识别系统能以无与伦比的精度和速度自动验证用户身份。这些系统可以通过分析独特的物理特征，如面部模式、指纹和虹膜扫描等，快速验证身份。这样可以确保只有经过授权的人才能访问敏感信息或安全位置。

这种高精度和高效率，使计算机视觉在防止未经授权的访问方面至关重要。它消除了与密码等传统方法相关的漏洞。生物识别身份验证强化了安全协议并简化访问，从而可以提供无缝、安全的用户体验。

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。

这些分类器通过将网络流量和用户活动日志作为视觉表示进行处理，来区分正常模式和可疑模式。它有助于揭示潜在威胁的微妙迹象。此外，图像处理可以凸显网络流量中的异常，检测不寻常的日志模式，并识别独特的恶意软件签名。它可确保企业在造成重大损失之前识别新出现的威胁。

07 利用人工智能技术提高准确性

由于依赖于在特定数据集上训练的数学算法，计算机视觉系统面临误报和对抗性攻击等挑战。通过巧妙地改变对象的外观或操纵计算机视觉软件的某个方面, 恶意行为者就可以利用这些漏洞。这种做法诱使系统将合法活动错误地归类为威胁，反之亦然。

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。