智能网络安全解决方案如何越来越多地由 AI 和 ML 提供支持

网络安全世界对实施 AI 和 ML（人工智能和机器学习）使用的安全解决方案越来越深入。对丢失数字数据和客户信任的恐惧使得网络基础不断壮大，越来越喜欢将 ML 和 AI 纳入其安全和其他相关技术系统。人工智能可以从专业人士手中减轻很多负担，作为一项深刻的技术，对 IT 世界有着深远的影响。另一方面，机器学习对于不时处理类似流程的系统流程和技术很重要。

同时使用这两种技术的真正目的是带来更高的安全性并保护组织免受可能的违规结果的影响。在 IT 领域，这两种技术都被用于自动化支持、监督组织的安全系统并处理详细的数据分析。人工智能和机器学习相结合，可以用作抵御各种漏洞和网络安全事件的强大武器，即使在安全的 IT 界面中也预定义。可以在下面找到合并这些系统的简要需求；

为什么需要机器学习和人工智能？

ML 和 AI 在各种科技巨头的数据和安全接口管理中都发挥着重要作用。这两种技术的最终目的是能够保护数据并尽其所能保护数据。然而，有了这两者，系统的整体复杂性就会提高，并且可以以 IT 行业喜欢和解释的方式提供安全性，因为 ML 和 AI 正在以智能方式处理事情。

IT 行业定期报告各种网络安全事件。在应对这些灾难性事件时，组织也会丢失其潜在的安全数据和重要的用户信息。在确定违规原因之前，为时已晚。如果组织的安全性没有达到标准，那么网络犯罪分子和黑客很容易进入并造成他们计划造成的任何破坏。丢失反映其个人和财务信息的潜在用户数据对行业能够挽救这些服务的客户的影响的能力是一个巨大的打击。该行业不仅会失去业务，还会失去以正常方式进行日常运营的能力。

无论该行业植入了何种类型的安全系统，总会担心它们会被黑客和网络犯罪分子利用以继续他们的讨伐。将 ML 和 AI 以及将用于解决安全威胁的各种其他安全接口证明是一项值得的投资。 ML 和 AI 可以帮助专业人士追踪网络犯罪分子的行动或具体方式、可疑的网络使用、平台使用中的违规行为以及其他可以将篡夺者置于内部的行为导向模式安全的网络空间。 ML 和 AI 还没有出现那么多或那么久，这就是为什么企业的安全在过去几年中遭受了很多损失。但是，由于它们已成为数据中心、网络阵列和最新 IoT（物联网）设备中网络安全的一个组成部分，每个人都可以稍微放松一下，并依靠他们的服务来提供有效的结果。

用机器学习和人工智能塑造未来

目前，几乎所有基于 IT 的工具和软件都需要人类洞察力才能正常工作。 IT 技术人员或专家必须向防火墙提供专门的说明或相应地更新隐私政策，否则将无法正常工作。备份时间表的规定也是如此；如果它不是手动放置在那里，那么系统将不会出于自己的洞察力启动备份过程。另一方面，需要一致的监督以确保所有这些流程和系统正常运行。

IT 行业的未来在于建立支持人工智能的系统和机器学习视角。未来，防火墙将足够聪明，可以根据当前的威胁或攻击刺激水平来调节自己的策略。不仅防火墙，其他技术系统都可以在没有人类洞察力的情况下自动运行，而是像人脑一样简单地做出系统决策。

专家还建议，人工智能的自然机器学习能力可以在以一种体面和更快的方式伪造最新的网络攻击方面发挥重要作用。从理论上讲，这个概念是向 AI 系统提供大量来自互联网的原始数据，然后使用机器学习实践来了解各种网络漏洞的起源以及可以实施哪些最巧妙的方法来阻止其攻击执行。

然而，这个概念有一个缺点，因为人工智能技术根本不便宜，这对中小型企业和组织来说是一个敬畏的时刻。您必须聘请专业的 AI 专家团队，为您的专用组织构建定制的 AI 解决方案。另一方面，将安全性与 ML 和 AI 结合起来也没有带来任何专门的麻烦，因此，所有网络安全公司和行业都将这些结合起来以应对网络犯罪。因为这些也一直在使用复杂的攻击来危害网络行业的安全。

另一方面，如果您想担任专业人员或帮助将 ML 和 AI 系统整合到安全的网络空间中，那么建议您从 azure 应用程序服务中获取洞察力。因为它将为您提供最好的 ML 和 AI 管理以及对安全系统的实施。