由于无处不在的联网计算机、云计算和移动技术，网络攻击变得更加普遍和多样化。大量连接的设备为网络犯罪分子提供了大量可供攻击的接入点，而这些接入点缺乏足够的安全性。物联网的兴起引发了一波不断扩大的网络攻击浪潮，网络欺诈经常出现在新闻中。
为什么我们需要基于人工智能的网络安全
传统的网络安全方法需要大量的人力来识别威胁、提取其属性并将其编码到可以检测威胁的软件中。但是人类无法再扩展以充分保护动态的企业攻击面，并且传统方法不像当今的网络攻击那样复杂。
近年来，人工智能已成为增强人类信息安全团队工作的必要技术。人工智能使网络安全团队能够形成强大的人机合作关系，从而突破我们的知识界限并推动网络安全大于其各个部分的总和。
基于 AI 的网络安全系统制定重要的优先级决策，不仅基于可用于攻击您的系统的内容，还基于最有可能用于攻击系统的内容。
人工智能和机器学习可以帮助防御者了解网络罪犯的最新情况，自动化威胁检测，并比传统的软件驱动或手工技术更有效地做出响应。
这些技术不断学习和改进，从过去和现在的经验中提取数据，以确定明今天或明天可能发生的新型攻击。
基于人工智能的网络安全系统可以提供关于全球和行业特定危险的最新信息，从而更好地制定重要的优先级决策，不仅基于可能被用来攻击系统的内容，而且基于最有可能被用来攻击系统的内容。
人工智能在网络安全中的应用可以分为以下几类:
威胁检测
人工智能可以识别风险并确定风险的优先级。使用人工智能软件检测威胁并不新鲜，因为大多数网络安全公司都部署了人工智能算法来自动调查和识别攻击指标。但是现在，通过使用复杂的算法，人工智能系统正在接受训练以检测恶意软件、运行模式识别，甚至在恶意软件或勒索软件攻击进入系统之前检测它们的最细微行为。实时检测偏差和行为变化有助于组织更快、更智能地做出响应。
网络安全
在网络层面使用支持人工智能的软件，提高网络安全性。因为人工智能工具可以读取和识别模式以检测数百个对象，包括文件、IP 地址、身份盗用链接和大量数据。人工智能比人类检测更快，因为人类无法扫描数百万个站点和地址，而实时检测和自动化流程可帮助公司更快、更有效地做出响应。
人工智能还提高了品牌保护和对组织安全系统和流程的信任，并通过允许网络安全专业人员专注于高级活动而不是耗时的手动操作来提高员工满意度。
此外，在安全检测工具中，通过人工智能可以提高工具的检测精度和效率。如WuKong静态软件安全测试工具结合人工智能和机器学习的方法，来进一步指导代码分析和验证分析结果，通过其机器学习方法提高安全测试的准确率。
预防攻击
企业可以使用人工智能来降低网络攻击的风险。使用传统方法，可能需要几天甚至几个月的时间才能发现漏洞并采取行动进行响应。但人工智能算法每秒处理大量数据，这对人类来说是不可能的，人工智能被广泛用于异常检测。
人工智能和机器学习可以快速分析数百万个数据集并追踪各种各样的网络威胁——从恶意软件威胁到可能导致网络钓鱼攻击的可疑行为。网络安全专业人员可以针对这些威胁采取行动，以降低违规风险并改善安全状况。
预测分析
人工智能通过自然语言处理实现卓越的智能预测，通过抓取有关网络威胁的文章、新闻和研究来自行管理数据。这可以提供关于新的异常现象、网络攻击和预防策略的情报。毕竟，网络罪犯也紧跟潮流，所以他们流行的东西也在不断变化。
人工智能可以帮助分析用户行为。借助此功能，算法可以学习用户行为并创建有关使用、时间和平台的模式。这些行为包括登录时间、IP 地址、键入和滚动模式以及时间。AI 驱动的工具会持续监控实时数据，并可以快速检测数据或行为中的错误，从而降低潜在损害的可能性。
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