網絡攻擊活動如今日益猖獗，以至于組織采用的安全工具很難保護其業務并打擊網絡攻擊者。采用機器學習和人工智能技術可以改善網絡安全性。
人工智能系統與機器學習的集成是IT領域的下一個重大發展。這將帶來科技發展的新浪潮，還將改變組織使用網絡安全技術和服務防止網絡攻擊的方式。
在以往，網絡安全是基于簽名模式匹配或規則來使用的。隨著很多組織依賴防病毒軟件改善網絡安全性，但是它僅用于檢測與簽名或病毒定義匹配的惡意軟件。
機器學習和人工智能在網絡安全中的應用
機器學習和人工智能系統對于提高網絡安全性一樣重要，并用于分析和保護系統免受最新的網絡安全性威脅。如今的安全工具很難應對網絡攻擊，這是網絡安全領域采用機器學習和人工智能技術的主要原因。
機器學習和人工智能都有助于改善網絡安全性。人們需要了解人工智能和機器學習在網絡安全中的重要性。
對網絡攻擊和威脅的預測和檢測
惡意軟件攻擊數量隨著時間的推移而不斷增長，因此組織需要更多的動態檢測方法，例如機器學習和人工智能系統。這一點非常重要。機器學習利用過去網絡攻擊中獲得的數據來增強人工智能系統。它們不斷處理網絡威脅和攻擊，并識別其他可能的網絡攻擊。
由于黑客不斷進行網絡攻擊，并對功能進行調整，其中包括使用機器學習和人工智能系統識別惡意軟件的樣本，因此可以幫助預防和傳遞網絡攻擊通知，從而限制零日威脅。
減輕網絡安全人員的負擔
實施人工智能和機器學習以改善網絡安全可以保護組織的業務和資產。機器學習可以通過預測分析進行學習，并識別大量數據以減少網絡攻擊面，因此它是一種非常有效的網絡安全工具。對于安全團隊來說，每天出現的安全警報數量可能很多。
如果沒有人工智能和機器學習系統的幫助，安全專家可能花費大量時間來分析這些威脅，或者等到網絡攻擊事件發生后再進行診斷調查。通過提升網絡安全性，人工智能和機器學習已成為未來安全性的主要組成部分。使用人工智能和機器學習抵御來自網絡攻擊者的攻擊，并改善網絡安全狀況，是幫助組織保護其現代IT環境免受網絡攻擊的一種有效方法。
轉向云計算基礎設施
由于人工智能和機器學習系統現在都是基于軟件的，因此很容易向云計算基礎設施進行轉移。例如，防病毒軟件需要良好的互聯網連接才能實時匹配威脅，并保持數據庫更新。
通過采用智能機器學習軟件進行監控，組織可以在其云計算環境中獲得安全的網絡安全服務，并防范惡意軟件的滲透。
人工處理的意義
眾所周知，計算機在解決困難問題和自動化任務方面效率很高。盡管人工智能與機器學習有關，但它們還需要人類做出明智的決策并獲得指令。因此不可能采用機器代替人類。機器學習系統在自然語言處理和面部識別方面做得很好，但最終也需要人類的處理。
目前，人工智能和機器學習正以各種各樣的應用或平臺提供網絡安全服務，幫助組織有力地抵御網絡攻擊。他們保護組織的業務的一些方式如下：
模式識別。
垃圾郵件過濾器應用。
僵尸網絡檢測。
網絡入侵預防與檢測。
預測分析。
自然語言處理。
網絡安全等級。
安全的用戶身份驗證。
黑客事件預測。
完成網絡安全相關任務的3種方法
(1)聚類分析
這有助于闡明網絡攻擊方法以及為達到平衡而進行的操作。聚類存儲信息而不需要了解組和類。這樣就可以使組織的團隊將網絡攻擊的各方面信息組合在一起。
(2)垃圾郵件過濾和網絡釣魚分類
機器學習在網絡安全中非常重要，它有助于用預先確定的參數劃分內部數據，以及識別惡意和垃圾郵件活動。
(3)通過預測進行威脅建模和預防
機器學習用于收集信息，以幫助預測欺詐活動，并幫助安全團隊避免數據被盜或損失慘重的破壞活動。
結論
以上討論了人工智能和機器學習可以幫助組織提高網絡安全性的一些方法。這一評估還將幫助組織揭示人工智能和機器學習系統在網絡安全服務中的作用及其在網絡世界中的重要性。
總之，改善網絡安全性并無止境。組織需要使用更多先進的技術來保護數據。
