通过这种方式，组织可以弥补合格专业人员的短缺并加强其安全性。基于人工智能的系统可以孜孜不倦地分析海量数据集，并以人类无法达到的速度识别异常和潜在威胁。
对抗性人工智能的优点和缺点
随着网络安全领域采用人工智能来加强数字防御，战场的另一边也正在上演着类似的故事。网络犯罪分子也配备了基于人工智能的工具，正在加强攻击。这种被称为“对抗性人工智能”的现象给网络安全领域带来了新的复杂程度。
一把双刃剑
这场数字冲突的双方都算能力。网络犯罪分子正在使用人工智能来改进他们的攻击，使其变得更加难以捉摸和强大。另一方面，网络安全专家使用人工智能来主动检测和减轻威胁。
超过 70% 的组织已经在网络安全环境中测试人工智能的潜力，例如欺诈检测、入侵预防和行为分析。
最后一分之争
随着世界拥抱边缘和端点计算，由于人为错误而出现漏洞。 Gartner 预测，到 2025 年，超过 85% 针对用户端点的成功攻击将源于用户和配置错误。
随着手机、物联网设备等边缘设备的激增，黑客在这些漏洞导致的安全漏洞中找到了有吸引力的目标。
人工智能作为守护者
人工智能的用途还在于防御针对端点设备的自动攻击。其机器学习功能可根据用户行为模式和地理数据创建风险概况等活动。
此外，人工智能可以增强恶意软件防护工作流程，确保安全性从最终用户设备延伸到服务器。算法还可以确定应用程序风险，将其转移到隔离系统以防止潜在威胁。
培养胜利的基本技能
随着人工智能和网络安全的交叉，技能发展的重要性怎么强调也不为过。组织必须优先培养正确的技能来应对这一复杂的形势。
人工智能工程师
人工智能工程师对于创建各种智能代理的实用应用至关重要。他的经验延伸到创建利用人工智能潜力完成网络安全任务的解决方案。