人工智能文本分析增強(qiáng)了監(jiān)控和區(qū)分犯罪運(yùn)動(dòng)的能力。AI利用數(shù)學(xué)監(jiān)督方法可以幫助檢測(cè)人類(lèi)智能研究人員無(wú)法從大量信息中獲取的隱藏行為模式的指示。人工智能文本分析使專家能夠確定犯罪分子是否是所識(shí)別語(yǔ)言的當(dāng)?shù)匕l(fā)言人，并進(jìn)一步收集有關(guān)罪魁禍?zhǔn)椎那闆r的見(jiàn)解。

在這個(gè)新的網(wǎng)絡(luò)安全威脅時(shí)期，犯罪分子正在拋棄他們傳統(tǒng)的，超級(jí)先進(jìn)的努力，而是專注于網(wǎng)絡(luò)鏈中最弱的聯(lián)系，即人。隨后，組織需要快速移動(dòng)并實(shí)現(xiàn)速度更快的識(shí)別系統(tǒng)，利用大數(shù)據(jù)甚至人工智能來(lái)了解危險(xiǎn)。在此之前，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子一直試圖遠(yuǎn)程攻擊組織，因?yàn)橥鈬踩a(chǎn)品已成為成年人，因此打破了他們?nèi)娲_保的邊界。流氓也改變了他們的行動(dòng)方式。如今，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子在組織的墻內(nèi)耗盡，定期進(jìn)行系統(tǒng)移動(dòng)，大多數(shù)人都不會(huì)關(guān)注安全大師，類(lèi)似于使用相同密碼登錄的銀行代表。

速度是預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)攻擊的主要因素，因?yàn)樽R(shí)別和阻止惡意代碼模式的代碼和簽名是一個(gè)緩慢的過(guò)程。數(shù)字流氓會(huì)帶來(lái)新的危險(xiǎn)，安全專家會(huì)不斷地對(duì)更多的簽名做出反應(yīng)。這通常是解決網(wǎng)絡(luò)攻擊的程序。今天，網(wǎng)絡(luò)安全專家，政府組織和學(xué)者們正在尋求人工智能來(lái)更加成功地分析和打擊網(wǎng)絡(luò)攻擊，這一直到現(xiàn)在都是可以想象的。

我們經(jīng)歷了日常的人工智能創(chuàng)新，我們?cè)谌魏吻闆r下都不知道。它是電子商務(wù)業(yè)務(wù)跟蹤客戶購(gòu)買(mǎi)模式并向他們展示試圖協(xié)調(diào)他們對(duì)服裝或小工具的偏好的廣告的手段。盡管這是對(duì)AI技術(shù)的極其簡(jiǎn)單的利用，但是越來(lái)越多的尖端AI類(lèi)型正在取得進(jìn)步并完成大量工作。最近在處理能力方面的進(jìn)展已經(jīng)準(zhǔn)備好使計(jì)算機(jī)能夠擊敗人們關(guān)于屏蔽系統(tǒng)的許多部分以防止即將發(fā)生的威脅。

隨著大量信息的傳播，人們需要更多的時(shí)間來(lái)體驗(yàn)和識(shí)別危險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)，這并不奇怪。人工智能是一種有用的資產(chǎn)。像不同的工具一樣，它加強(qiáng)了個(gè)人的工作。人工智能將大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)整合到整個(gè)認(rèn)知中，帶來(lái)更多值得注意的熟練程度和洞察力。

此外，機(jī)器學(xué)習(xí)意味著AI可以比人們更快地學(xué)習(xí)模式。這加快了響應(yīng)時(shí)間，使我們?cè)谠騿?wèn)題出現(xiàn)之前更容易，更快地阻止危險(xiǎn)。例如，IBM目前正在將AI和認(rèn)知技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，以使公司能夠更快地識(shí)別威脅并更有效地響應(yīng)它們。Watson for Cyber?? Security在語(yǔ)料庫(kù)中注入了超過(guò)20億個(gè)檔案，其中包括數(shù)千個(gè)檔案。它使得將事件檢查的時(shí)間從幾小時(shí)縮短到幾分鐘，極大地加速了緩解并最大限度地減少了對(duì)公司的影響。

當(dāng)機(jī)器人在那里搜索網(wǎng)絡(luò)流量中的漏洞時(shí)，不遠(yuǎn)處，不同的機(jī)器人將同時(shí)插入這些點(diǎn)?？偟膩?lái)說(shuō)，這種框架正在興起。大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司Splunk與咨詢公司Booz Allen Hamilton合作提供人工智能推動(dòng)服務(wù)，以幫助轉(zhuǎn)移攻擊。人工智能利用不由人管理的機(jī)器學(xué)習(xí)算法將網(wǎng)絡(luò)分離為可疑行為。

文本通信和網(wǎng)絡(luò)安全將逐步將人工智能作為一個(gè)組成部分，包括這些改進(jìn)將有助于揭示覆蓋現(xiàn)有信息的更重要和越來(lái)越復(fù)雜的模式。人工智能開(kāi)始被用來(lái)做一些對(duì)于人們來(lái)說(shuō)更難或不可能的事情，比如在沒(méi)有深度學(xué)習(xí)機(jī)器幫助的情況下數(shù)量和多方面性質(zhì)超過(guò)人們的能力時(shí)分解信息。