网络犯罪分子在一方面是令人钦佩的。他们从未停止努力提高攻击的复杂性。他们渗透到政府、企业，甚至个人。他们设法让网络安全参与者忙于寻找阻止威胁的方法。非常需要针对网络攻击的持久解决方案。然而，人工智能 (AI) 等创新技术可能会带来脆弱性。

网络安全参与者担心人工智能落入坏人之手可能会带来灾难性的后果。然而，此类创新也可能为网络攻击提供解决方案。

我们的文章将探讨使用人工智能阻止网络攻击和数字威胁的 5 种方法。

使用人工智能阻止网络攻击

人工智能使机器能够模仿人类智能。这些机器可以处理人类任务并做出决策。您会在几乎所有行业甚至家庭中找到该应用程序。它已成功进军汽车工业等领域。其他的是医学甚至美容行业。

不幸的是，一些受益者包括黑客。社会工程和网络钓鱼正在成为行业参与者的主要关注点。安装 SSL 代理、防火墙和防病毒软件等安全措施可能无效。

网络犯罪分子可以将人工智能武器化，以进一步复杂化他们的攻击。人工智能越先进，其脆弱性就越大。

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那么人工智能如何帮助打击网络攻击呢？

通过机器学习进行威胁检测

网络安全问题需要主动而非被动的反应。它为组织提供了更好的机会来阻止攻击。正是在这样的场景中，机器学习可以发挥重要作用。

正确实施人工智能可以产生优秀的数据。其中包括新的威胁、违规行为，甚至网络攻击威胁。人工智能技术有能力发现网络内的异常情况。通过标记此类问题，团队可以采取必要的预防措施。

机器学习可以比人类分析师更快地找到数据集中的相关性。它提供了阻止任何可能恶意行为的机会。它还可以减少入侵者在系统中进行任何活动的时间。不幸的是，所有这些都有缺点。

收集此类数据并将其存储在一台中央服务器中可以使工作变得更加容易。一旦他们破坏了服务器，他们就可以访问这些信息。公司必须投资适当的安全措施。此类必须具有更先进的功能来应对网络犯罪分子。

利用人工智能管理漏洞

人类很难找到所有可能存在漏洞的领域。许多因素都在发挥作用。想象一下，通过梳理网站来查找黑客讨论组。

识别并获取有关黑客的更多信息将更加困难。日益复杂的水平使得揭示这些模式几乎变得不可能。人工智能会考虑这些因素来识别漏洞领域

然后公司可以使用这些信息来制定相关的安全策略。他们还可以用它来制定对策。它节省资源和时间，同时确保更好的网络安全。

一些公司使用机器学习来帮助进行流量管理。其中包括 Web 应用程序防火墙 (WAF)。它们可以有效识别威胁。此外，针对威胁的缓解策略的实施速度更快。

高级机器人管理功能等功能进一步提高了安全性。机器人管理有助于区分机器用户和人类用户。它为机器人对应用程序的任何攻击设置了屏障。

生物特征认证和密码保护

弱密码是网络安全的一个主要问题。黑客发现它们很容易被破坏。许多人都了解强密码的重要性。然而，很少有人投入足够的时间来提出一个方案。典型的后备方法是生日、周年纪念日，甚至名字组合。更糟糕的是，同一个密码可以控制许多帐户。

生物特征认证让事情变得更好了一些。现在，人工智能的使用正在使其变得更加有效。该技术的先驱之一是 Apple Face ID 身份验证。它在处理面部特征时使用神经引擎和红外传感器。

它侧重于用户面部的模式和相关性。这意味着生物识别身份验证将始终有效。即使发型或面部毛发发生变化，它仍然可以识别用户。

更快的响应和无错误的网络安全

人工智能可以在很短的时间内处理大量数据。通过反馈，我们可以获得更高的效率和更好的准确性。它还消除了人为错误可能引起的错误。人工智能可以处理重复性和平凡的任务，而不会感到疲倦或无聊。

机器学习 (ML) 学习行为和模式，从而缩短响应时间。IBM 推出了使用人工智能的网络安全认知技术。公司利用这些来更快地调查、识别和响应威胁。

该技术融合了机器学习、自然语言处理和模式识别。分析师可以从大量数据中获得全面的见解，以发现值得关注的领域。

端点安全解决方案

通常将应用程序和用户监控视为单独的技术。但是，业界开始看到两者之间的整合。以云技术为例。

任何整合的安全平台都有助于更好地预防、调查和搜索威胁。一切都发生在公共云平台上。预测技术和人工智能的使用至关重要。它有助于学习和模式识别。了解攻击的来源及其演变方式变得更加容易。

最后的想法

人工智能在网络安全方面可以发挥巨大作用。确实，黑客可以将人工智能武器化。它将提高他们攻击的复杂程度。

这同样适用于网络安全行业参与者。这项创新技术为更好的在线安全提供了巨大的好处。数据的使用可以帮助检测威胁和薄弱环节。

公司可以采取适当的先发制人的行动来应对这种情况。其他好处包括生物识别身份验证和端点解决方案。借助人工智能，响应时间很快，并且消除了因人为错误而可能出现的不准确性。

网络安全和人工智能领域有很大的增长潜力。当玩家寻找超越黑客的方法时，我们可以期待高水平的创新。