以人工智能实现网络安全的一点看法
人工智能技术在网络安全中的应用
人工智能技术在网络安全中的应用近年来，随着互联网的普及和信息化的快速发展，网络安全问题变得越来越突出。
在这个背景下，人工智能技术应运而生，成为保护网络安全的重要手段。
本文将从如何利用人工智能技术提升网络安全的角度来探讨人工智能技术在网络安全中的应用。
一、人工智能技术在网络攻击检测与防护中的应用网络攻击的方式不断更新，使得传统的安全防护手段已不能胜任，而人工智能技术的出现，为网络安全带来了新的解决方案。
基于机器学习的网络攻击检测系统，能够对网络中的流量进行实时监控、分析和判定，识别出可疑活动，及时拦截、阻止恶意攻击。
相较于传统的基于规则或特征的攻击检测方法，基于机器学习的攻击检测系统适应性更强，可以不断地自我迭代和优化，增强判断与识别的准确性。
同时，基于深度学习的入侵检测技术，能够利用深度学习网络分析流量数据，从而检测出网络中潜在的威胁。
与传统的基于网络规则的入侵检测技术相比，这种方法更为准确和灵活，并且可以自动学习适应新出现的攻击形式。
二、人工智能技术在恶意代码检测中的应用恶意代码是当前网络安全最大的威胁之一，能够导致严重的数据损失和商业损失。
为了解决这一问题，基于人工智能的恶意代码检测技术应运而生。
通过对恶意代码进行特征提取，用机器学习算法进行分析训练，从而构建恶意代码识别模型。
这样能够快速识别和消除恶意代码，提高网络的安全防护能力。
三、人工智能技术在安全漏洞扫描中的应用安全漏洞是网络安全的重要薄弱环节。
人工智能技术可以利用机器学习算法，对已知的漏洞形成类别和模式，然后利用这些类别和模式来发现和评估新的漏洞。
并且，人工智能技术能够识别和描述隐藏的漏洞，比传统的人工测试和漏洞扫描方法更加高效。
四、人工智能技术在用户行为分析中的应用用户行为分析是指对系统用户进行行为监测和分析，以发现恶意行为，保护网络安全。
现代化的人工智能技术，可以通过分析大量数据，建立用户行为模型，把用户行为分为正常行为和异常行为两类。
人工智能在网络安全中的应用
人工智能在网络安全中的应用随着科技的不断进步和互联网的普及，网络安全问题变得越来越突出。
传统的安全防护手段已经不能满足日益增长的安全需求。
而人工智能技术的发展为网络安全提供了新的解决方案。
本文将探讨人工智能在网络安全中的应用，并分析其优势和挑战。
一、智能入侵检测系统人工智能在网络安全中的主要应用之一是智能入侵检测系统。
传统的入侵检测系统往往使用规则匹配和特征识别等方法来发现异常行为。
然而，这些方法往往无法应对新型威胁和零日攻击。
而借助人工智能技术，智能入侵检测系统可以学习和识别网络上的正常和异常行为模式，从而实现更精准的入侵检测和防御。
智能入侵检测系统基于机器学习算法，通过分析大量网络数据进行训练，并能够识别出网络流量中的可疑行为。
例如，它能够检测到异常的请求流量、未授权的访问尝试、恶意软件和病毒等。
与传统的入侵检测系统相比，智能入侵检测系统能够更好地应对恶意攻击，并及时采取相应的防御措施，从而保障网络的安全。
二、智能威胁情报分析在网络安全领域，智能威胁情报分析也是人工智能的重要应用之一。
传统的威胁情报分析往往需要人工从海量数据中提取有用信息，这极大地限制了分析效率和准确性。
而借助人工智能技术，智能威胁情报分析可以实现对大数据的快速处理和分析，提供及时的威胁情报信息。
智能威胁情报分析利用自然语言处理、机器学习和数据挖掘等技术，能够自动从各种来源收集和分析威胁情报信息。
它可以对恶意软件、网络攻击和漏洞等进行分类和评估，并生成相应的威胁情报报告。
这些报告可以帮助安全团队及时了解当前网络威胁的情况，采取相应的防御措施，从而提高网络的安全性。
三、自动化安全响应人工智能还可以应用于网络安全的自动化安全响应。
传统的安全响应往往需要人工介入，从而受限于人力和时间的限制。
而借助人工智能技术，自动化安全响应可以实现对安全事件的自动识别和自动应对，大大提高了安全响应的速度和效率。
自动化安全响应基于人工智能的决策引擎，可以通过分析和判断安全事件的严重程度和威胁等级，自动进行相应的响应措施。
人工智能对网络安全的影响
人工智能对网络安全的影响随着科技的发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为了现代社会不可或缺的一部分。
它在各个领域都有广泛的应用，其中之一就是网络安全。
人工智能技术在网络安全中发挥了重要的作用，提高了网络防御的效率与准确性。
本文将探讨人工智能对网络安全的影响，并讨论其带来的益处和潜在挑战。
一、人工智能在网络安全中的应用1. 威胁情报分析人工智能可以通过对大量的威胁情报数据进行分析，提取出关键信息和模式。
通过分析网络攻击、恶意软件和其他威胁的模式，人工智能可以帮助网络安全专家建立更精准的威胁情报数据库，并提供针对性的防御策略。
2. 异常检测与入侵防御人工智能可以通过学习正常的网络流量模式，检测出异常行为和潜在的入侵。
与传统的规则引擎相比，人工智能能够自动学习并适应新的威胁，提高网络防御的准确性和及时性。
3. 威胁情景感知人工智能可以实时监测网络行为，分析和预测潜在的攻击行为。
通过建立对网络的实时感知，可以更快速地响应威胁，减少网络被攻击的风险。
二、人工智能在网络安全中的益处1. 提高防御能力传统的网络安全技术主要是基于规则的，受限于人工编制的规则库，难以应对日益复杂和变化多端的网络威胁。
而人工智能可以通过学习和自适应的方式不断提高防御能力，及时发现新的威胁并采取相应的防御措施。
2. 减少误报率传统的入侵检测系统在面对大量的网络流量时常常产生误报，给网络管理员带来了不必要的困扰。
由于人工智能技术具备自动学习和自我调整的能力，它能够分析和识别准确的威胁行为，有效减少误报率，提高网络安全管理的效率。
3. 快速响应威胁网络攻击的速度和变异性越来越高，传统的安全防御手段常常难以及时应对。
而人工智能技术的实时感知和自动化响应能力可以帮助网络安全团队更快速地发现威胁、进行分析和响应，并有效遏制攻击的传播。
三、人工智能在网络安全中的挑战1. 数据隐私和保护人工智能在网络安全中需要访问和分析大量的敏感数据，这也增加了数据泄露和滥用的风险。
人工智能技术在网络安全中的应用探索
人工智能技术在网络安全中的应用探索随着现代科技的迅猛发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术逐渐走入人们的视野。
作为一种模拟人类智能的技术，人工智能被广泛运用于各个领域，其中网络安全成为人工智能技术应用的重要领域之一。
本文将探讨人工智能技术在网络安全中的应用，以及这些应用所带来的影响和挑战。
一、人工智能技术在入侵检测与防范中的应用网络安全面临着来自各个方面的威胁，其中入侵是最常见和危害最大的一种。
人工智能技术通过模拟人类的思维和行为方式，能够自动化识别并分析异常活动，提高网络系统的安全性和防护能力。
例如，基于机器学习的入侵检测系统能够通过学习和分析大量的网络数据，识别出潜在威胁和攻击，及时采取相应的防御措施。
二、人工智能技术在异常行为监测中的应用除了入侵检测外，网络中的异常行为也是网络安全的重要问题。
人工智能技术可以通过对网络数据进行实时监测和分析，识别出异常行为，并及时采取相应的措施来保护系统安全。
例如，人工智能技术能够对网络流量进行实时监控，通过建立行为模式和规则，识别出异常行为并进行告警，减少黑客入侵和数据泄露的风险。
三、人工智能技术在数据安全中的应用随着云计算和大数据时代的到来，数据安全问题越来越受到关注。
而人工智能技术在数据安全中的应用也愈发重要。
人工智能技术能够通过对大数据的分析和挖掘，发现数据中隐藏的风险和隐患，并提供相应的解决方案。
例如，基于人工智能的数据加密技术可以对敏感数据进行自动分类和加密，保护数据的安全性和隐私性。
四、人工智能技术在社交网络安全中的应用随着社交网络的快速发展，社交网络安全也成为一个备受关注的问题。
人工智能技术在社交网络安全中的应用可以通过自动识别和过滤有害信息、虚假账号等方式，保护用户的个人信息和隐私。
例如，人工智能技术能够通过语义分析和情感识别，自动识别和阻止含有恶意信息和违规内容的用户，提高社交网络的安全性和信誉度。
人工智能技术在网络安全中的应用分析
人工智能技术在网络安全中的应用分析人工智能技术在近年的快速发展中，已经在各行各业甚至我们的日常生活中得到广泛应用，而在网络安全领域，人工智能技术也受到了越来越多的重视。
本文将从几个方面对人工智能技术在网络安全中的应用进行分析。
一、入侵检测网络入侵是指非法用户通过各种方式非法获取网络资源，例如窃取他人账号密码、篡改数据、病毒攻击等。
传统的网络安全解决方案采用规则匹配的方法，通过事先定义的规则来检测网络攻击行为，但是这种方法往往需要大量的规则定义和维护，而且不能有效地应对新型攻击。
相比传统的方法，人工智能技术可以应对更加复杂的攻击手段。
通过机器学习算法，可以对网络数据进行分类和分析，从而智能地发现网络攻击行为。
同时，人工智能技术还可以在实时数据中识别异常数据，及时发现入侵行为并进行预警，有效保护网络安全。
二、数据分析数据是网络安全中最重要的资源，通过数据分析可以发现潜在的威胁和攻击，避免或减少损失。
人工智能技术可以通过分析数据，获得更加完整和全面的安全威胁情报，进而预测潜在的威胁和攻击，防范于未然。
例如，在智能安全分析中，数据科学家使用机器学习算法来分析用户登录信息、访问记录等数据，从而识别异常登录行为，发现袭击者对网络进行的侵入行为。
另外，人工智能技术还可以与传统的安全工具结合使用，例如威胁情报共享平台和安全信息和事件管理系统，提高分析的精度和效率。
三、预测和应对人工智能技术还可以预测网络攻击，帮助企业在遭受攻击前预先准备，以尽可能减少损失。
通过大量的数据分析和机器学习算法，可以帮助网络管理员发现预测和模拟潜在的攻击，然后制定对应的预防措施，避免麻烦产生。
此外，当网络遭受攻击时，人工智能技术还可以帮助管理员快速且精确地应对，减少攻击造成的损失。
例如，在网络入侵检测方面，人工智能技术可以自动化地对入侵进行检测和分析，甚至自动化地进行恢复和应对，提升整体应对效率，保证网络安全的稳定。
总之，人工智能技术正逐渐成为目前网络安全技术中的重要组成部分。
人工智能技术对于网络安全的重要性
人工智能技术对于网络安全的重要性在当今信息技术快速发展的时代，网络安全问题日益凸显。
而人工智能技术作为一种新兴技术，对于网络安全具有重要的作用和意义。
本文将从多个角度探讨人工智能技术在网络安全领域的重要性。
一、人工智能技术的定义和特点人工智能技术是指利用计算机科学和机器学习等方法，模拟人类智能的过程和实现人类智能的能力。
它具有自主决策、学习能力、智能分析和处理大数据等特点。
在网络安全领域，这些特点使得人工智能技术成为一种有效的手段来应对网络攻击和保护网络安全。
二、人工智能技术在网络安全中的应用1. 强大的威胁检测和预警能力人工智能技术能够通过学习和分析历史的网络攻击数据和模式，预测未来可能发生的攻击，并提前发出警报。
同时，它还能够实时监测网络中的异常行为，及时识别出潜在的威胁，从而加强网络安全的防护和响应能力。
2. 自动化的应对和防御机制传统的网络安全防御主要依靠人工检测和应对，但人工的能力有限，无法应对大规模的攻击。
而人工智能技术通过自动化的方式，能够快速识别和应对攻击，降低了网络安全事故的发生概率。
3. 数据分析和挖掘人工智能技术能够对大量的网络数据进行分析和挖掘，发现其中的隐藏威胁和漏洞。
通过对网络数据的深度学习和智能处理，可以提高网络安全的防护水平，减少网络安全风险。
4. 身份验证和访问控制网络安全的一个重要环节是身份验证和访问控制。
人工智能技术可以通过人脸识别、声纹识别、行为分析等方式，对用户进行可靠的身份验证。
同时，它还能够根据用户的行为模式，智能地调整访问权限，避免非法用户对网络系统进行攻击。
三、人工智能技术在网络安全中面临的挑战虽然人工智能技术在网络安全中发挥着重要作用，但同时也面临着一些挑战。
其中包括：1. 对抗性攻击随着人工智能技术的发展，黑客也将其应用于攻击中，通过对抗性攻击来绕过智能防御系统。
这需要网络安全专业人员借助更高级的人工智能技术，来不断增强网络防护的能力。
2. 隐私问题人工智能技术在网络安全中的应用离不开大量的数据，涉及到用户的隐私和敏感信息。
人工智能与网络安全的探讨
人工智能与网络安全的探讨在互联网时代，网络威胁和安全问题对于个人和组织来说都是闻所未闻的。
随着人工智能技术的发展，人工智能在网络安全领域的应用也越来越受到关注。
一、人工智能在网络安全中的应用人工智能可以自动化预测、检测和响应网络威胁。
通过对海量数据进行分析和学习，人工智能可以实现快速准确地检测网络攻击，并提前预测可能的网络威胁。
1.威胁检测人工智能系统可以通过不断学习检测网络中的异常行为，并及时处理相应的安全威胁，减少了人为因素造成的安全漏洞。
2.攻击预测借助人工智能技术，可以对网络中的威胁进行全面的分析与判定。
通过人工智能的学习算法，能够让系统预测未来的攻击，帮助企业提前进行安排和部署，从而更好的保证企业网络的安全。
3.数据分析人工智能可以帮助企业快速分析数据，发现网络安全漏洞以及非正常行为。
通过深度学习、自然语言处理和数据挖掘等技术，可以帮助企业提升网络安全的水平，从而提升企业的竞争力和信誉度。
二、人工智能在网络安全中的挑战1.数据安全人工智能所依托的海量数据中可能含有敏感信息，这些数据的泄露一旦发生将会对企业或机构产生重大影响。
因此，人工智能需要对数据安全有很高的保护要求。
2.伦理问题人工智能在准确预测攻击和检测安全漏洞的同时，也可能侵犯用户的个人隐私权。
因此，人工智能在网络安全领域的应用需要遵循伦理规范，并且要将合法合规视为首要原则。
3.人为干扰人工智能系统在自动化检测安全威胁和攻击预测的同时，也会受到人为干扰的影响。
对于可能的干扰和误报，人工智能系统需要设置有效的纠错机制和风险防范措施。
三、结语人工智能在网络安全中的应用前景广阔，但同时也需要考虑数据安全、伦理问题和人为干扰等挑战。
因此，企业需要在提高网络安全水平的同时，也要对人工智能技术的应用进行有效的监管和控制，从而更好的保护企业和用户的权益，提升企业竞争力和可持续发展能力。
人工智能在网络安全中的应用
人工智能在网络安全中的应用在当今数字化的时代，网络安全已经成为了一个至关重要的问题。
随着信息技术的飞速发展，网络攻击的手段和方式也变得越来越复杂多样，传统的网络安全防护手段已经难以应对这些新的挑战。
而人工智能的出现，为网络安全带来了新的机遇和解决方案。
人工智能在网络安全中的应用具有多方面的优势。
首先，它能够实现快速、高效的威胁检测。
通过对大量的数据进行分析和学习，人工智能系统可以迅速识别出异常的网络行为和潜在的威胁，大大缩短了发现威胁的时间。
相比传统的基于规则的检测方法，人工智能能够更敏锐地捕捉到那些隐藏较深、不易察觉的威胁。
其次，人工智能有助于提高威胁预测的准确性。
它可以通过对历史数据的分析，建立起预测模型，预测未来可能出现的网络攻击模式和趋势。
这使得网络安全防护能够更加具有前瞻性，提前做好防范措施，降低网络攻击带来的损失。
在恶意软件检测方面，人工智能也发挥着重要作用。
传统的恶意软件检测方法往往依赖于特征码匹配，而恶意软件开发者很容易通过修改特征码来逃避检测。
人工智能技术则可以通过对软件的行为、代码结构等多方面的分析，更准确地判断一个软件是否为恶意软件。
另外，人工智能在网络安全中的应用还体现在用户身份认证和访问控制方面。
例如，通过人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术，结合人工智能算法，可以更加准确地验证用户的身份，确保只有合法用户能够访问受保护的资源。
同时，人工智能还可以根据用户的行为模式和习惯，动态地调整访问权限，进一步提高网络安全的防护水平。
然而，人工智能在网络安全中的应用也并非一帆风顺，还面临着一些挑战和问题。
其中一个重要的问题是数据质量和数据隐私。
人工智能系统的性能很大程度上取决于所输入的数据的质量和数量。
如果数据存在偏差、不准确或者不完整，那么人工智能系统可能会做出错误的判断。
同时，在处理大量敏感数据时，如何确保数据的隐私和安全也是一个亟待解决的问题。
另外，人工智能系统本身也可能成为网络攻击的目标。
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以人工智能实现网络安全的一点看法作者：王泽宇张小女来源：《电脑知识与技术》2019年第02期摘要：通过对我国当前网络的发展状态以及面临的威胁的分析，使人们认识到网络威胁的严重性和人们当下对网络防护的局限性。
人工智能经过几十年的积累，目前已经到了厚积薄发的大规模应用阶段，人工智能的迅速发展给网络安全提供了一个更好的技术方向，二者的结合从几个方面有力地促进了网络安全的进步，但是人工智能在网络安全上的应用还有着不少的缺陷，还有很长的技术短板需要去克服。
关键词：人工智能;网络安全;智能设备中图分类号：TP393; ; ; ; 文献标识码：A; ; ; ; 文章编号：1009-3044（2019）02-0021-021 网络安全的当前现状网络的迅猛发展，促使全世界更加紧密地联系在一起。
多样化、互联化的智能设备也已经遍布我们生活、生产、学习的方方面面，网络使我们的工作、生活的界限不再清晰明了，一个联网设备被攻击者攻克，其他互联设备就有可能瞬间被攻克，我们的各种信息就会全部泄露。
智能设备全面互联带给我们便利的同时，也给我们提出了一个迫切而现实的问题：我们的设备安全吗，我们运行于设备之上的各种各样的生产、生活、学习的资产与资料安全吗？答案可以肯定的说是否定的。
在当前的网络环境中，我们的各种终端与应用可以说是脆弱的。
比如猖獗一时的勒索病毒，它俨然是一场全球性互联网灾难，统计数据显示，100多个国家和地区超过10万台电脑遭到了勒索病毒攻击、感染。
[1]从当前的技术发展路线来看，人们发现被攻击与破坏的时间是在逐步缩短中，但是对攻击者而言，这个时间差是足够的，在这段时间内，他们完全能够破坏与窃取数据，给企业造成巨大的损失。
可见，随着网络技术的进步及其相关技术的迅速发展，我们的信息安全受到的威胁也越来越多。
据联合国的安全报告，2017年中国的网络及信息安全能力在全球仅排名第32位。
2 传统网络安全手段当前已经达到技术瓶颈传统的杀毒软件主要是通过比对病毒的特征码等方式来进行病毒查杀，这种方法对新出现的病毒或者变种都缺少有效的应对能力，只有安全人员在病毒库中加入对应病毒的特征码之后，才有可能对病毒进行查杀。
对0day攻击可以说接近于无法防护的程度。
当前，网络发展多网融合，网络泛化严重，信息安全的重要性和复杂性更加凸出。
中国工程院院士沈昌祥针对主动免疫防御话题发表演讲，他认为，网络空间安全是集计算、通信和控制等学科交叉的科学问题。
消极被动的封堵查杀防不胜防，“就好比人没有免疫系统”。
众多的组织机构和企业每天要面对百万级别的安全威胁，网络安全人员要逐条进行信息分析这是根本不能够实现的。
首先，中国当前对安全人才的需求量与实际培养量间存在着巨大差距，而且层次还参差不齐。
其次，一个安全人员每天只不过能够分析1000-2000条日志数据，或者是100-200个代码片段。
以往，比较清晰明了的内外网边界，已经越来越模糊，各种设备，各种网络接口即实现了万物互联，也实现了万物可破，可以被入侵攻击，人们需要保护的安全防线越来越长，更长的安全防线有很多时候反而成了无用的马奇诺防线，接近于有防而无用。
当前还如果单纯使用传统的網络安全防护方法与手段已经远远不能满足人们的需求与技术要求，可以说网络安全的实现已经到了必须要有质的突破阶段。
3 中国人工智能当前的现状眼下，信息技术已经又到了一个新的分化阶段。
AI技术经过几十年的积累发展，也已经到实用落地的地步。
中国新一届政府也已经看到了AI在信息技术下一步发展中的巨大作用和潜力，对AI技术的发展给予了高度重视，从应用研发、产业规划发展等方面，提出了全方位的发展措施。
近年来，我国AI领域的论文、专利成果均取得了长足的进步，并且一些方面还能够居世界前列，大量AI方面的企业不断出现，AI产业生态也以比较快的速度形成。
2017年7月国务院正式发布了《新一代人工智能发展规划》，此发展规划的正式提出，即为AI的发展提供了战略方向，也确立了AI的战略地位。
可以说AI在中国的产业发展不再处于概念理论阶段，而是大踏步进入落地实施。
国际知名咨询机构Gartner于2017年7月发布了2017年度新兴技术成熟度曲线，人工智能的两个分支——深度学习和机器学习，均处于曲线的最顶端。
而截至2017年底，中国在AI 领域的人才缺口至少在100万以上。
而且，由于合格AI人才培养所需的时间远远超过培养一般IT人才，人才缺口很难在短期内得到有效填补[2]，甚至微软的创始人比尔.盖茨曾说，中国在AI领域是不可能实现弯道超车的。
虽然我们不太同意他的这个说法，但是也从另一个方面说明了AI发展的困难与艰辛。
4 将人工智能应用于网络安全的现实意义保护网络信息安全免受威胁的需求与网络安全人员的缺少，是促使AI技术在信息网络安全保护行业应用的强大内在动力。
近几年，APT攻击已经成为企业所需面临的主要安全威胁。
但是安全服务厂商不可能先于用户获得攻击样本，更不可能在每个企业中都部署安全人员进行防范，比较好的解决方法是使用技术手段把安全厂商的技术能力前置到企业网络环境中去。
对于APT检测来说，目前主要检测技术是虚拟执行，即在虚拟的环境中运行可疑程序与文件，进而判断其包含恶意程序的情况。
这种方法虽然具有一定的未知恶意程序检测能力，但是也有资源消耗大、检测周期长等缺陷，一般一个沙箱检测一个文件可能消耗几分钟，这会导致在高速网络环境下造成相当大的处理时延。
随着网络泛化和网络环境内外边界的模糊，各种攻击手段越加隐秘，安全人员运维的难度直线上升。
在大数据信息泛滥的当下，安全维护人员需要处理的数据量与其处理能力相比严重失衡，大量攻击报警不能够得到及时响应与处理，这就导致用户有了安全设备可是仍然被入侵。
这也是造成入侵行为的MTTR（平均修复时间）过长的最主要因素。
解决这一对矛盾比较好的处理方式是运用AI，通过智能算法对原始的大数据进行处理，减少安全人员数据处理工作量，提高安全人员的工作效率是最为可能有效的解决方法。
网络安全问题也是一个攻防互促的战场。
安全人员虽然可以使用AI技术防范黑客攻击，黑客也可以使用AI技术进行攻击程序的演化和攻击手段的效率提升。
大量AI模型与框架开源，降低了攻击能力提升的成本，或是开始一些此前不可能做到的攻击。
但AI终究是目前一个最好的安全改进方法，为此人们也都在努力探索其有效的解决方案。
通过AI算法模拟人类的能力，这相当于把安全人员的分析能力前置入企业的网络环境中，这是一个解决未知威胁的有效检测方法，是将人的能力融入机器的目前的完美结合。
5 人工智能应用于网络安全的方法与途径未来网络安全的发展一定是“不智能，无安全”。
目前安全系统花费了人们太多的时间和精力，对人、财、物的消耗都是巨大的。
如果将其与AI进行有有效的结合与实现，它将可以明显降低人们在安全防护上的成本与开支，也可以明显提高面对入侵的反应速度与阻断破坏的能力，提高防御的敏捷度。
从目前的技术发展和理论水平来看，人们能够将AI与网络安全有效融合在一起的方式主要从以下几个方面来实现：1）代码检测与安全运维AI化，是AI在网络信息安全领域的主战场每天，网络上都在产生着大量的病毒程序与恶意代码，如果识别分析的工作都由安全人员去完成，这是不可想象的。
将此项工作AI化，可以明显提高人们在这方面的工作质量与效率。
在恶意代码的AI检测方面，目前主要的方法是监督学习。
它是一个有效的多维度特征识别方法，适用于恶意代码、计算机病毒和垃圾邮件等的处理[3]。
当然这要我们积累相当大体量的数据作为训练样本和测试样本，再应用对应的深度学习算法来进行训练产生分类器，最后在利用客户侧实际数据来进行分类器模型增量更新，进而在客户侧形成一个检测-处置-响应的闭环。
但是监督学习具有相当的局限性，首先是模型的新鲜度。
威胁时时都在发生着变化，但是监督学习却并不是在时时学习，如果不能够保持学习连续性，新威胁在识别上就会出现问题。
其次是模型的准确率。
知易行难，学习是一种情况，真实使用时又是另一种情况，二者之间可能会出现较大的差距。
最后是模型的召回率，也就是我们平常所说的有多少真实的威胁没有被识别出来并捕获到。
所以单纯的监督学习还是存在着相当的缺陷，但其在反欺诈、行为分析、态势感知方面优势比较明显。
它还需要将其他手段结合起来，才能发挥更好的作用。
在安全运维上，我们可以在安全运维平台上加入AI分析算法，利用AI技术提高对大数据的分析处理能力，提高对安全事件的响应能力。
经验丰富的安全人员，在长期的工作实践中会摸索与总结出规范有效的事件分析与处理流程，通过AI分析算法和模型，例如基于统计学习的异常检测方法、基于规则推理的关联分析算法、基于浅层学习的分类聚类算法等技术将流程固化为能够自动运行处理的模型，将明显提高人们的工作质量与效率。
2）APT识别及防护能力的主要改进与提高安全人员在检测较小异常时可能会不需要特别的帮助，但是在检测和处理攻击水平比较高，恶意代码的复杂度比较大的时候，一系列的情况会给安全人员造成相当大的困难。
要阻止高级与复杂的攻击，安全人员要快速分析不断变化的大量数据和异常情况，好发现潜在的威胁，而AI提供了人类安全人员所依靠的蓝图和知识库。
在网络安全中使用AI技术，有助于对攻击事件执行逆向工程并有目的地改进系统。
这将使安全人员不再只对单个攻击事件被动响应，而是可以找到解决方案防止此类攻击事件再次发生。
这种方法也具有更好的扩展性，可防止企业受到更多的攻击。
3）帮助企业识别漏洞并加以修复企业要知道系统新的漏洞，并于漏洞被利用之前将其解决。
否则，那些致力于时刻寻找系统最新漏洞并在找到后马上加以利用的人，将会使企业处于非常不利的地位。
其实，黑客使用的技术可能不会很复杂，他们只是寻找到未能够进行及时更新漏洞的公司罢了。
根据《 Verizon 2017数据泄露报告》，超过70%的攻击利用的是有对应补丁的已知漏洞。
人们都知道，黑客在系统漏洞被公布后立刻就会加以利用。
但企业可能还蒙在鼓里，因为他们并不知道有了新的漏洞被公布出来，黑客只不过是在企业没来得及打补丁之前就发动了攻击。
AI技术可在事前检测到系统漏洞并加以解决。
4）利用AI的持续在线性监控预测安全态势安全人员在正常情况下，只有在某种安全趋势出现后才能发现它。
而且要实现这种发现，可能会要人类安全员对网络进行持续的安全监测，研究分析百万级别的数据，并了解其他的企业在安全威胁上的经历，最后才可能得出结论。
同时，确定安全威胁趋势后，还要研究如何将其应用到企业的安全防护上。
持续不断的监测既需要技巧也需要时间，同时也易出现人为错误的情况，更不要说攻击趋势还一直在迅速变化之中了。
而使用AI安全系统，能够在威胁的萌芽阶段发现数据间微妙多变复杂的异常，并跟踪到其演变发展，还有可能利用其发现自行探索系统的未知漏洞，形成网络安全防护的多米诺骨牌效应。