网络安全对大企业、小企业、老牌企业和新兴企业都是一个挑战。我们生活在一个商业世界网络安全漏洞的风险比以往任何时候都高的时代。

超过60%的漏洞是黑客攻击事件。大约81%的黑客入侵是由于密码或网络屏蔽薄弱造成的，50%的网络安全入侵是由于恶意软件攻击造成的。

黑客的恶行不时提醒我们在我们的过程中采取预防措施，同时浏览互联网以避免成为网络犯罪的受害者。

最简单的定义是，网络犯罪行为是指通过网络和计算机实施的犯罪。然而，这些罪行的真实面目并不是那么简单。网络安全攻击的风险对企业和个人都具有相当大的破坏性。

但是，令人欣慰的是，机器学习（ML）和人工智能（AI）的日益突出和有用的使用案例显示了网络安全挑战能够被解决的希望。全球范围内的企业已经出现了许多深度学习工具，现代企业使用这些工具来保护其网络和数据安全。这些实用程序有效地执行渗透测试，并提供漏洞扫描和帮助，以便您的进程实现网络免疫。

但是，AI或ML应用程序可以成倍提高您的网络安全工作的成效，这真的有意义吗？根据一篇关于走向数据科学的文章，"我们还没有那么高水平的人工智能（用于网络安全），所以让我们不要用这些错误的概念分散我们的注意力。"

然而，这篇文章确实引用了人工智能和ML的发展，并提到在一个过程中引入这些工具应该是一种战略发展。它的实施应该着眼于帮助公司的安全分析师更有效地完成他们的工作。毫无疑问，他们的工作是跟踪漏洞，并在它们固化成一个妥协的局面之前修复它们福布斯网站文章否认了上述观点，并给出了有力的论据，云的服务器，"与机器学习蓬勃发展的图像识别或自然语言处理这两个领域相比，机器学习永远不会成为网络安全的银弹。"

这些新时代创新的重点永远不应该放在开发完全安全的过程上。因为，从技术上讲，没有所谓的完全安全。如果你能用机器学习来防弹你的进程，黑客也可以利用这种手段闯入你的进程，让你患上金融心脏病。

AI和ML在网络安全中的作用

AI和ML是紧密相连的。机器是通过某种人工智能来学习的。尽管如此，这两个术语还是有很多不同之处。当一个应用程序能够测量和预测一种情况下可能的解决方案，同时预测所显示的每个解决方案的（可能的）结果时，它是一个基于人工智能的程序。

另一方面，人工智能本科，ecs云服务器，机器学习是一种算法，当输入足够的信息时，大数据分析是什么专业，它能够识别新数据中的模式并学习对其进行分类基于现有信息的新数据。算法，即预加载的数据，使机器学习，并帮助用户创建策略，以进一步增强。

如果没有人工智能和机器学习的发展，保持私人和商业数据将是我们面前最复杂的难题，人类。那么网络安全分析师如何检测恶意软件和网络钓鱼攻击呢？

机器学习有两类方法：有监督和无监督。有监督的ML可以用来学习事物的好坏。通过这种方法，企业内部软件，我们可以将违规行为区分为好的还是坏的。在机器学习中，这种方法允许获取有关新数据的知识。

ML中的无监督方法使安全分析师能够轻松地创建、分析和理解大型数据集。然而，这种方法在寻找导致数据泄露的过程中最薄弱的环节方面没有太大帮助。

最后一句话

尽管用基于AI或ML的应用程序取代人力被视为加强网络和保护全球公司间数据库的救世主步骤，英国渗透公司的专家建议，这可能不是理想的出路。

对AI和ML的日益关注是对数据、隐私和网络的全新威胁。不仅仅是公司在使用这些创新。黑客也在提升他们的知识来策划更复杂的网络犯罪。

根据《哈佛商业评论》的最新消息，黑客意识到同样的技术给网络安全分析师和企业带来了更大的挑战。

正如本博客前面提到的，AI和ML不应用于创建防泄漏应用程序和流程。相反，我们需要一个网络安全专家团队，为他们配备一套合适的技术，帮助他们发现并修复可能引发漏洞的漏洞。