在网络安全领域的四大应用场景

息安全专业人员积极主动地检测，以先发制人地避免或阻止威胁。

目前，有的组织已经寻求AI的帮助来增强安全性和保护其业务资产。具体来说，如今的安全软件使用机器学习、深度学习、机器推理和一系列相关技术来审查大量数据，其目的是加速对正常与异常的理解，以检测恶意行为和实体。

到2022年，全球信息安全支出预计将达到1700亿美元，网络安全行业正在关注创新和效率，更具弹性的机制和工具。由于技术的进步，信息安全中有四个主要的AI和机器学习场景，下面我就来为大家一一讲解。

网络威胁分析

如今的企业将越来越多的业务数字化，他们会更新旧数据并开发内部(通常是混合)网络。这些庞大的网络拓扑不仅复杂，而且还需要大量的网络安全资源来管理所有通信、事务、连接、应用程序和策略。

如果企业规模很大，则数字化不仅意味着巨大的投资，而且还有数据被盗的风险。人工智能在网络安全方面的应用，完全可以应对这一挑战。值得注意的是，网络安全中的人工智能会监控所有传入和传出的网络流量，以挖掘可疑活动并对威胁类型进行分类。

恶意软件检测

恶意软件是有攻击性的不断发展的代码或软件类别的总称，尽管恶意软件检测已经存在多年了，通常将可疑代码与基于签名的系统相匹配，但机器学习现在正转向推理技术。

网络安全领域的人工智能在分析大量数据、事件类型、来源和结果时，会在恶意文件被打开之前检测到恶意软件的存在。它还可以识别恶意软件的类型，这一点至关重要，因为恶意软件会随着其他技术的进步而不断发展，比如恶意木马、僵尸网络、恶意广告、勒索软件等实例。

迄今为止，深度学习和人工智能已经帮助各种安全应用程序从恶意软件和良性应用程序中获得的数以千万计的样本，这样，后期的检索就可以专门设置一个算法，进行高效的检索，这些都离不开精确标记的数据库。

扩大安全分析的范围

网络安全领域的人工智能最擅长发现潜在的威胁媒介，不过是否算

（编辑：甘孜站长网）

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