针对技术的威胁也随着技术呈指数级增长。网络犯罪是一项大生意;黑客正在使用越来越先进的方法闯入系统并窃取数据。人工智能可能是击败这些邪恶力量的答案。人工智能可以帮助识别实时出现的新威胁，甚至可以通过采用机器学习算法和预测分析来预测未来的攻击。
网络安全应该是组织保护数字资产和消费者数据的首要任务。对于安全团队而言，人工智能可以成为网络可见性、异常检测和威胁自动化的有力工具。
人工智能是检测新兴网络威胁的关键
随着网络威胁的快速发展和复杂化，人工智能 ( AI ) 已成为识别和阻止网络威胁的关键。人工智能系统可以比人类更快地分析大量数据，以找到表明网络攻击的新模式。
基于人工智能的网络安全系统持续监控网络和用户活动，以建立典型行为的基线。然后，他们可以寻找可能指向攻击的异常情况。例如，如果用户突然下载异常大量的数据或从陌生位置签到，人工智能系统可以检测到潜在的危险行为。
人工智能可以通过发现巨大数据集之间的链接来识别以前从未使用过的新型攻击策略。当欺诈者试图快速利用新漏洞时，此技能至关重要。人工智能还有助于检测零日攻击，这是尚未修复的全新漏洞。
AI 支持预测分析，除了检测之外，还可以估计特定类型攻击的可能性。当资源被优先排序时，网络安全团队可以加强对最紧迫威胁的防御。人工智能还可以自动防御典型攻击，让安全团队腾出时间专注于最高级的威胁。
总体而言，人工智能有望通过利用数据和算法检测新威胁并支持信息安全来彻底改变网络安全。当与人类判断和监督相结合时，人工智能会带来新的风险，例如旨在欺骗人工智能系统的对抗性攻击，但它对于避免当今的网络威胁更为必要。如果没有人工智能，当代攻击的速度和范围可能会使网络武器竞赛取得进展。
机器学习算法可以识别恶意软件和网络钓鱼企图
随着网络威胁的发展，人工智能和机器学习是网络安全的基本技术。机器学习算法可以通过识别趋势和异常来检测恶意软件和网络钓鱼企图。
包含好代码和坏代码的大型数据集用于训练机器学习算法。在了解每种类型的特征后，算法可以分析新文件或电子邮件，以确定它们是否可能是危险的。
恶意软件检测
为了识别病毒、蠕虫和间谍软件等恶意软件，机器学习模型会检查文件结构、元数据和代码指令等属性。传统的基于签名的技术在检测已建立的恶意软件家族的变体方面远不如算法有效。
网络钓鱼检测
机器学习分析电子邮件和网页以识别网络钓鱼行为。在确定一段内容是否真实或是否试图窃取数据或安装恶意软件时，算法会考虑包括文字、格式、发件人信息、链接和图像在内的元素。随着网络钓鱼电子邮件变得更加复杂和有针对性，机器学习必不可少。
机器学习极大地增强了恶意软件和网络钓鱼检测，尽管仍然存在一些缺点。随着时间的推移，算法会接触到更多数据，从而变得更加智能。人工智能在网络安全中的使用必须不断发展以跟上新的危险，因为网络犯罪分子还利用机器学习来产生越来越复杂的威胁。一般来说，机器学习是一种有效的技术，当与人类专业知识结合使用时，有助于开发针对网络攻击的重要防御措施。
人工智能有助于漏洞管理和修补
人工智能和机器学习正在帮助安全团队跟上漏洞的数量。AI 系统可以分析大量数据以识别漏洞、确定风险优先级并确定最佳修补策略。
人工智能改进漏洞发现
来自漏洞数据库、供应商建议和开源平台的大量数据由 AI 使用复杂的数据分析技术(包括自然语言处理)进行梳理。为了更快、更准确地识别潜在风险，人工智能可以发现人类可能忽略的模式和联系。由于 AI 减少了他们必须调查的误报数量，安全团队可以腾出时间专注于最重要的风险。
AI 按风险级别对漏洞进行优先排序
每个漏洞带来的危险程度各不相同。人工智能 (AI) 根据通用漏洞评分系统(CVSS) 分数、可利用性、主动针对漏洞的恶意软件活动以及问题影响的资产等因素评估漏洞。然后 AI 对漏洞进行排名，以便安全团队可以首先关注最大的威胁。优先级排序保证安全团队有效地使用他们的时间和资源。
人工智能优化补丁计划
修补漏洞需要取得平衡。为防止中断，必须及时应用补丁，同时进行全面评估。AI 可以分析大量数据，以根据风险级别、依赖性和运营影响确定最佳修补计划。人工智能可能会找到减少业务中断的策略，同时加快高优先级修补时间。AI 以数据驱动的方式进行修补，从而提高安全性和生产力。
人工智能改进身份和访问管理
人工智能和机器学习增强了身份和访问管理(IAM) 系统。IAM 解决方案验证用户的身份并控制他们对系统、应用程序和数据的访问。AI 以多种方式帮助改进 IAM：
检测异常行为
人工智能系统可以分析大量数据，以识别用户的典型行为模式，并发现可能是账户被盗或内部威胁迹象的异常情况。AI 可以通过跟踪登录位置、访问请求和资源消耗等指标来识别异常活动以供进一步查询。
自适应身份验证
AI 分析用户配置文件、登录位置和访问行为以评估风险并选择最佳身份验证技术。交易或访问请求的风险决定了需要多少身份验证，而 AI 使这成为可能。一个简单的密码可能足以进行低风险访问。高风险访问可能需要多因素身份验证，例如生物识别。
自动配置和取消配置
AI 可以帮助简化向新用户授予访问权限以及将其从离开公司或换工作的人员中删除的程序。人工智能系统可以通过检查工作职责、访问要求和终止清单来自动配置和取消配置对系统和数据的访问。这减轻了管理负担，并保证及时合法地授予和取消访问权限。
持续监控
IAM 系统可以利用机器学习来持续监控用户访问和权限，以发现未经授权的访问、非活动帐户和角色分离不当的实例。AI 工具可以检查权利和角色数据，以识别和解决问题，例如访问权限过多或角色矛盾的人。组织可以通过持续监控来确保合规性和最小特权。
IAM 系统将继续通过人工智能和机器学习得到改进，以增加威胁检测、加快程序并实现基于风险的自适应访问控制。通过利用人工智能，组织可以降低风险、提高合规性并改善访问治理。总体而言，人工智能将在协助 IAM 系统针对新的网络威胁提供全面保护方面发挥关键作用。
人工智能增强网络监控和威胁检测
在许多重要领域，人工智能和机器学习正在改进网络监控和威胁检测。AI Systems Can analyses ###Massive Amounts of Data 可以分析大量数据以发现指向潜在风险的模式和异常。人工智能 (AI) 可以通过将机器学习算法应用于网络数据、日志和事件来检测 DDoS 攻击、恶意软件感染、未经授权的访问和其他问题的迹象。人工智能发现了人类难以独立发现的联系和见解。
人工智能检测新出现的威胁
尽管网络犯罪分子总是在开发新的攻击策略，但人工智能系统可以实时识别这些新的危险。人工智能系统不断更新其知识库，以跟上新的攻击方法。AI 分析网络活动和流量，将其与既定模式进行比较，并检测任何可能指向新发现的零日漏洞或其他新威胁的异常情况。
人工智能执行预测分析
AI 的能力远不止于跟踪网络活动。它还可以进行预测分析以识别未来的潜在危险。为了主动保护网络和数据，AI 系统可以通过发现威胁行为者的策略、方法和程序 (TTP) 中的趋势来预见威胁行为者接下来可能发起的新攻击。多亏了预测性人工智能，安全团队甚至可以在危险出现之前就走在前面。
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