人工智慧是中性技術，在網路安全攻防兩端都將發揮重要作用，隨著越來越多的人工智慧技術被用於網路攻擊和獲得未經授權的資料訪問，防禦端對人工智慧技術的依賴度也將進一步提高。網路安全專家和軟體提供商正在透過人工智慧技術，使攻擊者繞過安全措施變得更加困難，並且使其更容易檢測到惡意行為者。
隨著我們的生活越來越數字化，個人和組織都需要在更大程度上利用人工智慧來保護隱私並防範網路犯罪分子。以下是人工智慧改變網路安全的五種方式。
//機器學習改進威脅檢測
組織必須能夠提前識別網路攻擊，及時阻止攻擊者實現目標。基於人工智慧的網路安全潛力在於，它們將越來越多地作為服務提供給任何人。機器學習是人工智慧的一個分支，它允許計算機根據接收到的資料，透過演算法從中學習，並對流程進行必要改進。這意味著機器學習能夠使計算機以比人高得多的精度預測危險和檢測異常，其在檢測識別危險方面已被證明非常有效。
//更好的身份驗證和密碼保護
開發人員正在使用人工智慧來改進生物識別身份驗證並消除缺陷，以建立一個可靠的系統。例如 Apple 的面部識別系統，該系統稱為“Face ID”，透過尋找重要的關聯資訊和模式，及使用內建紅外感測器和神經引擎分析使用者的面部特徵來工作。AI（人工智慧）演算法還適應不同的光照條件，並校正變化，例如改變髮型、長鬍須、戴帽子等，這種技術將繼續被廣泛使用，以使規避合法身份驗證變得更加困難。
//更快捷的網路釣魚檢測和預防
網路釣魚是一種流行的網路攻擊策略，駭客試圖透過網路釣魚來投放有效載荷，例如網路釣魚電子郵件，是駭客訪問受害者系統和安裝勒索軟體的主要方式。幸運的是，人工智慧和機器學習（AI-ML）演算法有助於防止和擊退網路釣魚企圖。AI-ML可以檢測和跟蹤大量不斷變化和演變的活躍網路釣魚源，響應和修復速度比人類快得多。此外，AI-ML能掃描來自世界各地的網路釣魚威脅，並不限於任何一個地理位置，能快速區分有效網站和欺詐網站。
//主動的漏洞管理
使用人力資源或傳統技術來管理每年數以千計的軟體和應用程式漏洞非常困難，而人工智慧卻可以更輕鬆地處理這個問題。基於 AI-ML 的系統不會等待駭客利用漏洞，相反，基於 AI 的解決方案透過整合許多資訊源，例如駭客在暗網上的聊天、駭客聲譽、採用模式等，主動尋找組織資訊系統中可能存在的弱點，並利用資料來預測危險何時發生以及如何威脅脆弱目標等。
//增強的網路安全運營
安全策略制定和組織網路拓撲的對映（包括網站安全），是網路安全的兩個關鍵組成部分，這兩項活動通常都很耗時。不過幸運的是，透過人工智慧分析和學習網路流量並推薦安全措施，使這一過程變得越來越容易。它不僅節省了時間，還節省了大量的工作和資源，可用於提高組織的安全技術和能力，而不是讓其消耗在網路安全威脅監控上。
