人工智能的出现改变了IT未来的发展趋势，未来也将继续惠及更多行业。人工智能的基本原理是可以收集、分析数据，并根据对结果的了解做出决策，并从结果中学习。这就是为什么将人工智能应用于网络安全会为其带来新的能力。网络安全随着IT技术的发展逐渐成熟，海量数据呈指数级增长，导致数据泄露事件频发，原因有很多。示例包括：安全凭证薄弱或被盗，例如密码；病毒形式的恶意软件、勒索软件、网络钓鱼诈骗；社会工程学;来自企业内部的威胁；IT系统配置不当和用户错误；易受攻击的应用程序不当的程序和权限管理等等。越来越多的黑客攻击促使人工智能在企业网络安全架构中的应用，以提高效率和更精准的数据防御。同时，人工智能的发展也为黑客提供了改进攻击方式和手段的能力。人工智能对网络安全的影响事物的发展总是双向的。一方面，人工智能为构建智能防御体系提供了更多可能。另一方面，黑客也在利用它来增强他们的威胁能力。过去，黑客使用复杂的技术来编写恶意软件代码。恶意软件现在可以作为智能解决方案出售，只需即插即用。这使许多没有技术技能的犯罪分子进入该领域，从而增加了黑客的数量。因此，为了抵御这种易于使用的智能威胁，需要更智能的解决方案。例如，使用基于人工智能的网络监控工具，可以分析用户行为，识别模式，识别网络中的异常行为。做出相应反应以快速识别安全漏洞。它可以检测、监控和关闭比人工操作更多的网络攻击媒介和手段。它的工作方式是将人工智能模型部署在企业的所有端点，从企业中的每个应用程序中获取大量数据来开发配置文件。这有助于建立行为基线，如果在统计上与行为规范存在显着偏差，算法会标记它们以供进一步调查。人工智能还可以促进生物特征认证。用户保护数字资产的痛点之一一直是需要定期构思、记住和更改强密码。黑客经常通过弱加密方式渗透和破坏数据安全。现在，可以通过使用扫描指纹、视网膜或掌纹的生物识别登录来弥补这一差距。生物识别登录可以单独使用，也可以与密码结合使用来控制和监控访问。自动化防御可以大大降低资源成本，因为恶意软件现在已广泛自动化，而不是直接进行黑客攻击。恶意软件的自动化使攻击更加频繁、复杂和无情。特别是，自动化恶意软件对物联网设备构成威胁，并且随着使用量的增加，安全漏洞也会成倍增加。物联网设备尤其受到关注，因为设备制造商在构建产品时不会将安全放在首位，而用户在连接设备时也很少考虑安全性，这使得物联网设备成为互联网攻击流量的首要目标。在网络安全防御方面，自动化还可以节省网络安全团队的时间和投资成本。网络安全团队执行许多需要自动化的例行任务，因为他们面临不断发生的事件、内部威胁和设备管理挑战，这些挑战会占用更多时间来处理更关键的任务。因此，将这些平凡的任务自动化不仅可以释放人力资源，而且可以在更短的时间内获得更准确的结果。如下表所示，通过人工智能，网络安全人员的时间和成本将大大降低。机器学习适应不断发展的恶意软件恶意软件通常是具有严格目的或协议的程序。黑客可以将人工智能应用到他们身上，适应并从每次攻击中学习。使用人工智能的恶意软件还可以利用模仿人类或IT系统中可信元素的优势，因此黑客更容易构建具有混淆功能的多态恶意软件。恶意软件检测的一项关键资产是病毒定义，或带有恶意软件标识符和签名的数据库，可帮助识别威胁。黑客可以使用机器学习来逃避检测，但网络安全团队也可以使用它来快速识别风险。黑客经常调整他们的恶意软件代码以逃避安全软件。具有机器学习功能的恶意软件数据库可以检测恶意软件，无论它是现有的还是经过调整的，并且系统可以根据以前被认为是恶意的事件来阻止它。使用人工智能可以轻松识别不断变化的威胁。可以训练AI系统在威胁进入系统之前检测勒索软件和恶意软件攻击。一旦被发现，它们就可以与系统隔离。人工智能的预测能力超越了传统方法的速度。因此，在网络安全中使用机器学习可以带来许多优势，例如：监控和分析多个端点以应对网络威胁；在恶意活动表现为全面攻击之前对其进行检测；自动化日常安全任务；消除零日漏洞等人工智能正逐渐应用于网络安全，如垃圾邮件过滤；网络入侵检测和预防；欺诈识别；僵尸网络检测；安全的用户身份验证；安全事件预测等领域。
