其他示例包括自動(dòng)網(wǎng)絡(luò)釣魚和數(shù)據(jù)盜竊檢測，這非常有用，因?yàn)樗鼈兩婕皩?shí)時(shí)響應(yīng)。上下文感知的行為分析也很有趣，它提供了立即發(fā)現(xiàn)可能表示攻擊的用戶行為變化的可能性。

以上是機(jī)器學(xué)習(xí)和AI有用的所有示例。但是，過度依賴和虛假保證可能會(huì)帶來另一個(gè)問題：隨著AI在保護(hù)資產(chǎn)方面的進(jìn)步，對(duì)資產(chǎn)的攻擊也隨之改善。隨著尖端技術(shù)被用來提高安全性，網(wǎng)絡(luò)罪犯正在使用相同的創(chuàng)新來獲得這些防御的優(yōu)勢。

典型的攻擊可能涉及收集有關(guān)系統(tǒng)的信息或通過向AI系統(tǒng)發(fā)送大量請(qǐng)求來破壞AI系統(tǒng)。

在其他地方，所謂的Deepfake證明了相對(duì)較新的欺詐領(lǐng)域，這帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。我們已經(jīng)知道，網(wǎng)絡(luò)分子會(huì)用假冒垃圾在網(wǎng)絡(luò)上亂扔垃圾，這幾乎是不可能將真實(shí)新聞與假冒區(qū)別開來的。

結(jié)果是，許多立法者和監(jiān)管者正在考慮建立規(guī)則和法律來治理這一現(xiàn)象。對(duì)于組織而言，這意味著深造型產(chǎn)品可能會(huì)在將來導(dǎo)致更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)釣魚，并通過模仿公司的寫作風(fēng)格甚至個(gè)人寫作風(fēng)格來定位員工。

簡而言之，只要組織了解其局限性，并且在不斷關(guān)注不斷變化的威脅形勢的同時(shí)制定針對(duì)當(dāng)前的明確戰(zhàn)略，人工智能就可以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全性。