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2024-07-01 | 科技島

相輔相成 生成和預測式AI 共同維護網安



相輔相成 生成和預測式AI 共同維護網安


AI技術在提升網路安全方面扮演越來越重要的角色,尤其是生成式AI和預測式AI。儘管名字相似,但在目標和應用上有著明顯區別,而企業如何善用這些技術,對於強化網路安全具有關鍵性的影響。


編譯/Cynthia




AI技術在提升網路安全方面扮演越來越重要的角色,尤其是生成式AI和預測式AI。儘管名字相似,但在目標和應用上有著明顯區別,而企業如何善用這些技術,對於強化網路安全具有關鍵性的影響。





相輔相成 生成和預測式AI 共同維護網安
AI技術在提升網路安全方面扮演越來越重要的角色,尤其是生成式AI和預測式AI。(圖/123RF)



AI訓練方式的差異




生成式AI和預測式AI在訓練方式上有顯著不同。生成式AI需要大量數據集來辨識和理解數據中的模式和關係,並能創造新的內容,例如複雜密碼或模擬數據。預測式AI則透過歷史數據來預測未來事件和行為,包括分析過去攻擊途徑和現今趨勢。




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生成式 AI 的創新能力




生成式 AI 的獨特之處在於其創造性輸出能力。這類技術能從現有的惡意軟體樣本中創造全新的變種,可能帶有嶄新的攻擊手法,這對於網路安全防禦具有重要意義。預測式 AI 專注於分析和預測事件發生的概率,能有效地探測網路安全事件,例如可能的攻擊類型或系統漏洞。




在實際應用中的角色




生成式AI通常用於模擬和訓練場景。企業可以利用這項技術生成逼真的釣魚郵件,以提升員工對安全意識的認識和反應能力。預測式AI則更適用於即時監控和自動化應對威脅,例如檢測異常行為或追蹤攻擊者的行動路徑,以預先防範潛在的安全風險。




可解釋性與信任度




在解釋性和信任度方面,預測式AI顯示出明顯的優勢。這類技術基於統計模型,其分析和預測過程相對較易理解和驗證,因此在網路安全決策中更受信任。生成式AI的輸出可能不符合預期,其創造性輸出需要額外的驗證和確認,以確保其準確性和可靠性。




實施AI技術強化網安




綜合上述分析,有效實施生成式AI和預測式AI對於提升網路安全至關重要。企業在導入這些技術時,需確保數據質量的高度一致性和完整性,同時明確定義項目範圍和目標。另外,專業顧問的適當支持,能協助企業克服技術實施過程中的各種挑戰,從而提高項目的成功率。透過適當的應用和合理的期望設置,企業能最大化利用AI技術,有效因應日益複雜的網路安全挑戰。




資料來源:Security Boulevard



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