（文章來源：互聯(lián)網分析沙龍）

正是由于維生素缺乏和衛(wèi)生條件差導致人體病情嚴重，網絡環(huán)境中接入點不足和衛(wèi)生條件不足可能導致超連接工作場所的網絡攻擊。隨著數據輸入網絡的不斷膨脹，網絡攻擊的可能性正在增加。這是一個跡象，組織生活在害怕成為網絡攻擊的受害者，并愿意在網絡安全工具和服務上花大錢。

根據IDC的研究，“到2020年，這些組織將在網絡安全軟件，服務和硬件上花費1016億美元?！鳖I先的組織正在將數十種安全產品整合到環(huán)境中，但是，他們害怕暴露和脆弱。它表明，即使增加了安全方面的IT支出，安全漏洞也沒有停止或放緩的跡象。

將先進技術融入網絡安全是需要能夠比人類網絡安全工程師更快地檢測到攻擊深度和攻擊速度的時間。人工智能是一種能夠發(fā)現(xiàn)威脅并以自動方式采取所需行動的技術。

密碼可能被黑客入侵，這會使用戶的關鍵信息(如信用卡數據)受到威脅，安全性很容易受到損害。這是AI支持的身份驗證，無論是面部，視網膜，指紋和手掌掃描都更加安全，系統(tǒng)可以安全地掃描它們。當生物識別登錄與密碼結合時，用戶的個人資料數據泄露的概率變?yōu)榱恪?/p>

加速威脅檢測，傳統(tǒng)的網絡安全系統(tǒng)無法同時處理各種類型的惡意軟件。此外，不僅僅是網絡安全的標準，而且網絡攻擊者也提高了標準。要快速識別高級威脅，必須使用可以解決此類問題的高級安全工具。網絡公司正在部署人工智能驅動的系統(tǒng)，通過其不斷更新的高級算法和代碼，可以通過模式識別輕松發(fā)現(xiàn)威脅。

人工智能與機器學習相結合，可以有效地分析網站的路徑遍歷，惡意軟件的微觀行為以及進一步幫助主動做出決策的任何惡意活動。及時響應攻擊僅僅實時識別威脅針是沒有價值的，除非系統(tǒng)能夠對抗威脅并在它們對系統(tǒng)造成微小損害之前阻止它們。

當黑客團隊從不同點攻擊系統(tǒng)時，AI立即連接點并自動建議防止攻擊的計劃。AI利用預測分析，這是一種更簡單，更快速的方法來識別和糾正安全攻擊。例如，當AI系統(tǒng)在系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)惡意文件時，它會搶先將文件與系統(tǒng)隔離。