網(wǎng)絡安全威脅需要敏捷智能的程序，能夠快速適應新的、不可預測的攻擊。網(wǎng)絡安全專家認可AI和機器學習應對挑戰(zhàn)的能力，大多數(shù)人認為這對未來的網(wǎng)絡安全至關重要。

因為它涵蓋了我們所有的敏感數(shù)據(jù)和個人身份信息，所以網(wǎng)絡安全很重要。健康信息受到保護，個人信息、知識產(chǎn)權、數(shù)據(jù)、政府和行業(yè)信息系統(tǒng)等，并且保護這些數(shù)據(jù)免受盜竊和破壞。網(wǎng)絡犯罪已經(jīng)成為世界上所有企業(yè)和政府組織的重大威脅之一，因為整個世界越來越數(shù)字化。

人工智能(AI)機器學習技術解決了這些挑戰(zhàn)，給網(wǎng)絡安全威脅保護帶來了新的可能性。AI在威脅檢測、模式識別和縮短響應時間方面發(fā)揮著重要作用。AI在網(wǎng)絡安全中的應用可以提供更好的解決方案，以分析大量數(shù)據(jù)，加快響應時間，提高經(jīng)常資源不足的安全團隊的效率。經(jīng)過特殊設計，AI可以從結構化和非結構化的來源中收集、存儲、分析和處理大量數(shù)據(jù)。部署機器學習和深度學習技術，使AI能夠持續(xù)發(fā)展和提高其對網(wǎng)絡安全的威脅和解決方案。

例如，人工智能通過識別環(huán)境中的模式并應用復雜的分析，可以自動標記異常模式，實時檢測網(wǎng)絡問題和網(wǎng)絡攻擊。這種可見性為機器學習提供了更深入的威脅狀況和信息。這意味著基于人工智能的安全系統(tǒng)正在不斷學習、適應和改進。

在網(wǎng)絡安全中使用人工智能是風險識別的基本特征。人工智能的數(shù)據(jù)處理能力可以通過惡意軟件、可疑IP地址或病毒文件等不同渠道進行推理和識別。

此外，網(wǎng)絡攻擊可以通過網(wǎng)絡安全分析跟蹤威脅來預測，網(wǎng)絡攻擊的方式和時間可以通過數(shù)據(jù)來預測和分析?？梢苑治鼍W(wǎng)絡活動，也可以通過預測分析算法對比數(shù)據(jù)樣本。換句話說，人工智能系統(tǒng)可以在發(fā)生真正的網(wǎng)絡攻擊之前預測和識別風險。

基本的安全措施，如惡意軟件掃描、防火墻、訪問控制、加密、戰(zhàn)略定義和實施，仍然和以前一樣重要。AI不會取代這些，相反，它是對它們的補充。然而，隨著AI和機器學習技術的不斷成熟，我們可以想象一個網(wǎng)絡安全行業(yè)長期以來一直被惡意黑客所左右，最終可能成為時代的領導者。

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