当今的网络攻击如此猖獗，以至于组织采用了难以保护其业务和打击网络攻击者的安全工具。采用机器学习和人工智能技术可以提高网络安全。人工智能系统与机器学习的集成是IT的下一个重大发展。这将迎来新的技术发展浪潮，也将改变组织使用网络安全技术和服务来预防网络攻击的方式。从历史上看，网络安全一直基于签名模式匹配或规则。由于许多组织依靠防病毒软件来提高网络安全性，它仅用于检测与签名或病毒定义匹配的恶意软件。机器学习和人工智能在网络安全中的应用机器学习和人工智能系统对于提高网络安全同样重要，并用于分析和保护系统免受最新的网络安全威胁。当今的安全工具难以应对网络攻击，这是网络安全领域采用机器学习和人工智能技术的主要原因。机器学习和人工智能都可以帮助提高网络安全。人们需要了解人工智能和机器学习在网络安全中的重要性。网络攻击和威胁的预测和检测随着时间的推移，恶意软件攻击的数量不断增加，因此组织需要更多动态检测方法，例如机器学习和人工智能系统。这一点很重要。机器学习使用从过去的网络攻击中获得的数据来增强人工智能系统。他们不断应对网络威胁和攻击，并识别其他可能的网络攻击。随着黑客继续进行网络攻击，调整功能（包括使用机器学习和人工智能系统识别恶意软件样本）可以帮助防止和发送网络攻击通知，从而限制零日威胁。减轻网络安全人员的负担实施人工智能和机器学习来提高网络安全可以保护组织的业务和资产。机器学习可以通过预测分析学习并识别大量数据以减少网络攻击面，因此它是一种非常有效的网络安全工具。对于安全团队而言，每天出现的安全警报数量可能很多。如果没有人工智能和机器学习系统的帮助，安全专家可能会花费大量时间分析这些威胁，或者等到网络攻击发生后再进行诊断调查。通过推进网络安全，人工智能和机器学习已成为未来安全的重要组成部分。使用人工智能和机器学习来抵御网络攻击者的攻击并改善网络安全态势是帮助组织保护其现代IT环境免受网络攻击的有效方法。迁移到云计算基础设施由于人工智能和机器学习系统现在是基于软件的，因此很容易迁移到云计算基础设施。例如，防病毒软件需要良好的互联网连接才能实时匹配威胁并保持其数据库更新。通过采用智能机器学习软件进行监控，组织可以在其云计算环境中获得安全的网络安全服务，并防止恶意软件的渗透。人工处理的意义众所周知，计算机在解决难题和自动执行任务方面效率很高。尽管人工智能与机器学习有关，但它们也需要人类做出明智的决定并接受指令。因此，用机器代替人是不可能的。机器学习系统在自然语言处理和面部识别方面做得很好，但最终人类也需要进行处理。目前，人工智能和机器学习正在各种应用或平台中提供网络安全服务，帮助组织有效抵御网络攻击。它们保护组织业务的一些方式如下：模式识别。已应用垃圾邮件过滤器。僵尸网络检测。网络入侵防御和检测。预测分析。自然语言处理。网络安全级别。安全的用户身份验证。黑客事件预测。3完成网络安全相关任务的方法(1)聚类分析这有助于明确网络攻击方法和实现平衡的操作。聚类在不知道组和类的情况下存储信息。这使组织的团队能够汇集有关网络攻击各个方面的信息。(2)垃圾邮件过滤和网络钓鱼分类机器学习在网络安全中非常重要，它有助于用预先确定的参数划分内部数据，识别恶意和垃圾邮件活动。(3)通过预测进行威胁建模和预防机器学习用于收集信息以帮助预测欺诈活动并帮助安全团队避免数据盗窃或代价高昂的违规行为。结论以上讨论了人工智能和机器学习可以帮助组织提高网络安全的一些方式。该评估还将帮助组织阐明人工智能和机器学习系统在网络安全服务中的作用及其在网络世界中的重要性。总之，提高网络安全性是没有止境的。组织需要使用更先进的技术来保护数据。
