超自动化对网络和数据安全的积极影响。超自动化依靠AI和ML来自动执行本应由人类完成的任务。鉴于缺乏网络安全技能，迫切需要关注自动化的重要性。网络攻击变得更加持久和复杂。网络罪犯甚至开始使用AI进行高级社会工程攻击。在当今的数字世界中，超级自动化已经从一种选择转变为一种生存条件。它已成为改变业务的新工作方式。超级自动化是一笔意外之财，它将继续对每个企业的网络安全产生积极影响。组织经常使用无数技术，这些技术是孤立的工具而不是集成的。超级自动化旨在减少这种“组织债务”以提升价值和品牌。在网络安全的背景下，拼凑不仅会使环境面临风险，还会影响网络防御者保护环境和以机器速度响应威胁的能力。62%的公司不知道他们最敏感的数据在哪里，这导致了网络威胁。非传统传感器遥测、批量馈送和威胁情报必须覆盖在网络COP（网络通用操作图）中，以便为下一代系统和可操作的结论提供人工智能驱动的预测建模。这就是超级自动化如何阻止网络安全的潜在未来松散集成的安全系统可能会引入漏洞，而超级自动化试图在更大范围内解决这个问题。展望未来，超级自动化以及AI和ML有可能满足下一代安全解决方案的需求。通过共享有关潜在威胁的信息，可以大大改进网络安全解决方案。例如，大多数网络安全平台可以识别符合预定义阈值条件的事件并对其做出反应。阈值警报的一个用例是防止勒索软件的传播。例如，如果在给定时间范围内加密了X个文件，您可以实施自定义脚本来停止特定进程、禁用用户帐户、调整防火墙设置或关闭受影响的服务器。这很好，但它并不能阻止发起攻击。超自动化模型可用于通过研究在事件发生之前发生的事件来对事件进行取证分析。收集到的信息可以提供给使用同一系统的其他组织，通过自然选择的过程，它可以比较最常见的结构并选择最可能的事件原因。现在可以根据上次攻击前最有可能发生的事件执行自定义脚本，从而有可能阻止发起攻击。然而，为了让系统真正学习，了解它的工作原理很重要，这意味着能够在沙箱等受控环境中发现攻击。这只是超级自动化如何用于防止勒索软件攻击的一个例子；但是，相同的过程可用于识别范围更广的攻击向量。我们仍在学习人工智能和机器学习，因此还有时间让超自动化系统得到广泛采用。超自动化是不可避免的趋势，因为它很快将成为跟上迅速出现的威胁形势并弥补IT安全专业人员短缺的唯一途径。
