人工智能还可以检测恶意软件威胁。恶意软件
在讨论人工智能在网络安全方面的理论优势后，本节将通过介绍人工智能用例将这些概念付诸实践。这些示例将说明如何有效地利用人工智能来对抗网络威胁并提高数字安全。
威胁检测
人工智能通过评估大型数据集、识别模式和做出预测来改善实时威胁检测。人工智能会分析来自用户行为和可能表明网络攻击的异常模式的威胁。人工智能可以通过自动执行威胁检测（例如隔离受影响的系统或阻止恶意活动）来最大限度地减少安全漏洞的影响。
包括故意造成伤害的代码或软件类别。由于机器学习可以分析大量数据，因此它甚至可以在用户打开恶意文件之前检测到恶意软件的存在。它还可以检测勒索软件、机器人、僵尸网络等恶意软件的类型。
网络安全增强
随着远程工作逐渐取代组织中的本地工作环 荷兰消费者电话号码列表 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。
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