看了好多入侵偵測系統（IDS）的產品，很多都有跟 AI 結合。
通常，傳統的入侵偵測系統依賴事先定義的規則和特徵，來偵測潛在的威脅，但這些方法往往無法應對新興且未知的威脅，因為它們無法預測未來的攻擊手法。
因此，IDS 跟 AI 結合已經算是現代資安領域的關鍵趨勢。

本篇大綱
一、IDS 與 AI 結合的優勢
二、知名的資安公司與他們的產品
三、該如何著手將 IDS 跟 AI 結合

一、IDS 與 AI 結合的優勢

透過機器學習和深度學習技術，IDS 可以自動學習和識別正常和異常的行為，而無需嚴格的手動設定。

AI系統可以自動學習系統的正常運行模式，有助於識別先前未知的入侵和新型攻擊，並在出現異常時發出警報；也因為不斷學習和適應新威脅，提高入侵偵測系統的效能，同時減少誤報。
實時監控系統，並迅速回應潛在的安全威脅（異常網路流量、異常用戶行為）。
與 AI 結合還可以處理大規模數據，例如：來自多個感應器和設備的資訊，從而提供全面的風險評估。

二、知名的資安公司與他們的產品

這裡介紹三家知名的資安公司以及它們的 IDS 與 AI 的產品：

1. Cisco

   • 主要產品：Cisco Firepower, Cisco Stealthwatch。
   • 描述：Cisco 是一家全球知名的網路安全公司。Cisco Firepower 是一個綜合性的威脅防護系統，結合了 IDS/IPS、先進的威脅偵測、防火牆等功能。它使用機器學習來識別和應對新興的威脅。Cisco Stealthwatch 是一個網路行為分析工具，利用 AI 來偵測異常活動和潛在的威脅，有助於保護網路免受未知的攻擊。

2. Palo Alto Networks

   • 主要產品：Palo Alto Networks Next-Generation Firewall, Cortex XDR。
   • 描述：Palo Alto Networks 專注於下一代防火牆和威脅防護。Palo Alto Networks Next-Generation Firewall 集成了 IDS/IPS 功能，能夠偵測和阻止威脅。Cortex XDR（Extended Detection and Response）則是一個全方位的安全操作平台，利用機器學習來提供端點、網路和雲安全的綜合保護。

3. IBM

   • 主要產品：IBM QRadar, IBM Watson for Cyber Security。
   • 描述：IBM 是一家全球性的科技和資安解決方案提供商。IBM QRadar 是一個安全資訊和事件管理（SIEM）系統，它整合了入侵偵測系統，以快速識別和回應威脅。IBM Watson for Cyber Security 則是一個基於人工智慧的解決方案，可以分析海量的安全數據，幫助安全專業人員快速識別和應對威脅。

這些公司的產品結合了 IDS 和 AI 技術，提供強大的安全性和威脅偵測功能，有助於保護組織的資訊和資訊系統免受各種威脅，讓個人用戶、企業客戶有多層次的安全保護。

三、該如何著手將 IDS 跟 AI 結合

因為 AI 能夠提供更強大的分析和識別能力，幫助識別更複雜和隱蔽的入侵威脅。
這裡簡單提點，如何將 IDS 與 AI 結合的步驟：

1. 確定需求：

   • 首先，確定具體安全需求，了解所需的入侵偵測功能，以及希望 AI 如何增強這些功能。

2. 選擇合適的技術：

   • 選擇適用的AI技術，例如機器學習、深度學習，以用於入侵偵測。考慮使用的工具和框架，例如：TensorFlow、PyTorch。

3. 數據準備：

   • 數據是AI的關鍵。準備大量包含正常行為和已知攻擊的範例的訓練數據。

4. 模型設計：

   • 開始設計 AI 模型，該模型可以分析和監視數據流，並識別異常行為。這可能需要合併現有的 IDS 技術和 AI 模型。

5. 訓練模型：

   • 使用訓練數據訓練 AI 模型。這是一個耗時的過程，需要調整參數以實現最佳性能。

6. 整合入IDS：

   • 將訓練有素的 AI 模型整合到 IDS中。這可以是現有 IDS 的一個擴展，或者是一個新的結合了 AI 的解決方案。

7. 測試和調試：

   • 在生產環境之前，仔細測試和調試自己的組合系統。測試對模型的性能進行評估，並檢查其是否可以正確識別攻擊。

8. 持續監控和改進：

   • 入侵威脅和攻擊不斷變化，所以需要不斷監控系統並進行改進。這包括更新 AI 模型以應對新威脅。

9. 法規合規性：

   • 確保系統符合相關法規要求，並了解自己的法律義務。

AI的結合使入侵偵測系統更加靈活、強大且自適應，有助於提高資安的整體效能，特別是在應對不斷變化的資安環境時。不過整合也是一個復雜的過程，需要多方面的技術知識，以來確保系統能夠在真實環境中應對威脅。
期待大家在深耕這塊都有心得啦！