由于威胁检测是通过人工智能自动完成

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作环境，最大的挑战之一是确保远程环境中的网络安全。公司通过更新内部和混合网络，数字化程度比以往任何时候都要高。网络拓扑管理起来很复杂，需要大量的安全资源来管理通信、交易、应用程序等。

人工智能在这里所做的就是通过网络自动化减少管理广泛网络安全的挑战。网络自动化利用人工智能技术以系统化和自动化的方式维护防火墙和路由器等网络设备。它使用软件程序、脚本和 API 来增强其安全性并降低人为错误的风险。

网络自动化适用于各种环境，包括企业、局域网 (LAN)、数据中心网络和无线网络。人工智能自动化还允许公司在网络环境发生变化时快速做出反应，并及时升级和备份，以防范网络攻击。;

垃圾邮件过滤
垃圾邮件发送者诱骗用户提供敏感信息的最常见方法之一是通过网络钓鱼电子邮件。例如，如果用户点击网络钓鱼电子邮件，AI 可以识别行为的变化并提醒安全人员注意潜在的安全漏洞。网络钓鱼电子邮件包含看起来像来自您信任的组织或银行的链接和消息。有些甚至会冒充公司的特定员工，冒充他们的上级和老板。

过去曾发生过各种此类网络攻击，用户被骗，被要求点击链接付款，但链接中有恶意软件，或者他们试图确认财务信息等等。得益于人工智能在网络安全中的整合，这些活动被提前识别并自动过滤为垃圾邮件。人工智能会分析电子邮件的内容和特征，并阻止它们进入收件箱。

威胁响应和风险缓解
的，因此威胁响应也是如此。人工智能驱动的网络安全平台可以通过隔离受影响的系统并启动事件响应工作流来自动检测和应对威胁。它还可以帮助供应商风险管理，因为人工智能可以触发实时警报并通知安全团队威胁的性质、潜在影响和建议的措施。

由于能够立即响应安全威胁，人工智能可以防止黑客造成不可逆转的损害并降低组织的总体成本。它还减轻了网络安全人员的负担，并协助他们保护信息系统。

用户身份验证和访问控制
双重身份验证是保护用户帐户免遭黑客入侵的常用方法。具有用户帐户功能或包含敏感信息的联系表单的网站需要一层保护。

AI 通过使用面部识别工具、CAPTCHA 和指纹扫描仪在登 澳大利亚电话号码表 录尝试期间进行身份验证来提供这种安全性。这可以防止诈骗者和黑客进行欺诈活动，并防止可能导致网络安全漏洞的凭证填充。

行为分析和用户分析
AI 网络安全工具可以分析用户的行为、互动和偏好。AI 模型利用机器学习来检测偏离常规行为的情况。例如，AI 工具可以轻松检测出不规则用户行为和恶意支付模式的未经授权的登录尝试。它还可以检查与用户资料不符的不规则购买和欺诈交易。

最好的部分是人工智能只会变得更好。随着时间的推移，人工智能会训练、学习、自我纠正和适应，从而提高其确定用户行为异常和识别潜在威胁的准确性。人工智能在网络安全中的自我纠正属性有助于企业创建可靠的网络安全机制，以应对新出现的网络威胁。

安全自动化
得益于人工智能，网络安全领域许多重